Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés. # JupyterHub [Jupyter Notebook](https://jupyter.org/) es una aplicación web de código abierto que puede utilizar para crear y compartir documentos que contienen código en tiempo real, ecuaciones, visualizaciones y texto narrativo. [JupyterHub](https://jupyterhub.readthedocs.io/en/latest/)le permite alojar varias instancias de un servidor portátil Jupyter de un solo usuario. Al crear un clúster con JupyterHub, Amazon EMR crea un contenedor Docker en el nodo principal del clúster. JupyterHub, todos los componentes necesarios para Jupyter y [Sparkmagic](https://github.com/jupyter-incubator/sparkmagic/blob/master/README.md) se ejecutan en el contenedor. Sparkmagic es una biblioteca de kernels que permite que los blocs de notas de Jupyter interactúen con [Apache Spark](https://aws.amazon.com/big-data/what-is-spark/) que se ejecuta en Amazon EMR a través de [Apache Livy](emr-livy.md), que es un servidor de REST para Spark. Spark y Apache Livy se instalan automáticamente al crear un clúster con JupyterHub. El núcleo de Python 3 predeterminado para Jupyter está disponible junto con los núcleos PySpark 3 PySpark, y Spark que están disponibles con Sparkmagic. Puede utilizar estos kernels para ejecutar código Spark ad hoc y consultas SQL interactiva con Python y Scala. Puede instalar kernels adicionales en el contenedor de Docker manualmente. Para obtener más información, consulte [Instalación de kernels y bibliotecas adicionales](emr-jupyterhub-install-kernels-libs.md). El siguiente diagrama muestra los componentes de JupyterHub Amazon EMR con los métodos de autenticación correspondientes para los usuarios de portátiles y el administrador. Para obtener más información, consulte [Agregar usuarios y administradores de Cuadernos de Jupyter](emr-jupyterhub-user-access.md). ![Diagrama de arquitectura que muestra el acceso mediante SSH y la línea de comandos a través de PAM o LDAP a la instancia maestra. JupyterHub](http://docs.aws.amazon.com/es_es/emr/latest/ReleaseGuide/images/jupyter-arch.png) En la siguiente tabla se muestra la versión JupyterHub incluida en la última versión de la serie Amazon EMR 7.x, junto con los componentes con los que se instala Amazon EMR. JupyterHub [Para ver la versión de los componentes que se incluyen JupyterHub en esta versión, consulte Versiones de componentes de la versión 7.13.0.](emr-7130-release.md) **JupyterHub información sobre la versión de emr-7.13.0** | Etiqueta de versión de Amazon EMR | JupyterHub Versión | Componentes instalados con JupyterHub | | --- | --- | --- | | emr-7.13.0 | JupyterHub 1.5.0 | emrfs, emr-goodies, emr-ddb, hadoop-client, hadoop-hdfs-datanode, hadoop-hdfs-library, hadoop-hdfs-namenode, hadoop-hdfs-zkfc, hadoop-kms-server, hadoop-yarn-nodemanager, hadoop-yarn-resourcemanager, hadoop-yarn-timeline-server, hudi, hudi-spark, r, spark-client, spark-history-server, spark-on-yarn, spark-yarn-slave, livy-server, jupyterhub | En la siguiente tabla se muestra la versión JupyterHub incluida en la última versión de la serie Amazon EMR 6.x, junto con los componentes con los que se instala Amazon EMR. JupyterHub [Para ver la versión de los componentes que se incluyen JupyterHub en esta versión, consulte Versiones de componentes de la versión 6.15.0.](emr-6150-release.md) **JupyterHub información sobre la versión de emr-6.15.0** | Etiqueta de versión de Amazon EMR | JupyterHub Versión | Componentes instalados con JupyterHub | | --- | --- | --- | | emr-6.15.0 | JupyterHub 1.5.0 | aws-sagemaker-spark-sdk, emrfs, emr-goodies, emr-ddb, hadoop-client, hadoop-hdfs-datanode, hadoop-hdfs-library, hadoop-hdfs-namenode, hadoop-kms-server, hadoop-yarn-nodemanager, hadoop-yarn-resourcemanager, hadoop-yarn-timeline-server, hudi, hudi-spark, r, spark-client, spark-history-server, spark-on-yarn, spark-yarn-slave, livy-server, jupyterhub | En la siguiente tabla se muestra la versión JupyterHub incluida en la última versión de la serie Amazon EMR 5.x, junto con los componentes con los que se instala Amazon EMR. JupyterHub [Para ver la versión de los componentes que se incluyen JupyterHub en esta versión, consulte Versiones de componentes de la versión 5.36.2.](emr-5362-release.md) **JupyterHub información sobre la versión de emr-5.36.2** | Etiqueta de versión de Amazon EMR | JupyterHub Versión | Componentes instalados con JupyterHub | | --- | --- | --- | | emr-5.36.2 | JupyterHub 1.4.1 | aws-sagemaker-spark-sdk, emrfs, emr-goodies, emr-ddb, hadoop-client, hadoop-hdfs-datanode, hadoop-hdfs-library, hadoop-hdfs-namenode, hadoop-kms-server, hadoop-yarn-nodemanager, hadoop-yarn-resourcemanager, hadoop-yarn-timeline-server, hudi, hudi-spark, r, spark-client, spark-history-server, spark-on-yarn, spark-yarn-slave, livy-server, jupyterhub | El núcleo de Python 3 incluido JupyterHub en Amazon EMR es 3.6.4. Las bibliotecas instaladas en el contenedor `jupyterhub` pueden variar según las versiones de lanzamiento de Amazon EMR y las versiones de AMI de Amazon EC2. **Para enumerar las bibliotecas instaladas utilizando `conda`** + Ejecute el siguiente comando en la línea de comandos del nodo principal: ``` sudo docker exec jupyterhub bash -c "conda list" ``` **Para enumerar las bibliotecas instaladas utilizando `pip`** + Ejecute el siguiente comando en la línea de comandos del nodo principal: ``` sudo docker exec jupyterhub bash -c "pip freeze" ``` **Topics** + [Cree un clúster con JupyterHub](emr-jupyterhub-launch.md) + [Consideraciones a la hora de utilizarlo JupyterHub en Amazon EMR](emr-jupyterhub-considerations.md) + [Configurando JupyterHub](emr-jupyterhub-configure.md) + [Configuración de la persistencia de los cuadernos en Amazon S3](emr-jupyterhub-s3.md) + [Conexión al nodo maestro y a los servidores de blocs de notas](emr-jupyterhub-connect.md) + [JupyterHub configuración y administración](emr-jupyterhub-administer.md) + [Agregar usuarios y administradores de Cuadernos de Jupyter](emr-jupyterhub-user-access.md) + [Instalación de kernels y bibliotecas adicionales](emr-jupyterhub-install-kernels-libs.md) + [JupyterHub historial de versiones](JupyterHub-release-history.md)