Mengkonfigurasi JupyterHub - Amazon EMR

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Mengkonfigurasi JupyterHub

Anda dapat menyesuaikan konfigurasi JupyterHub di Amazon EMR dan notebook pengguna individu dengan menghubungkan ke simpul utama klaster dan mengedit file konfigurasi. Setelah Anda mengubah nilai, mulai ulang jupyterhub kontainer.

Modifikasi properti dalam file berikut untuk mengonfigurasi JupyterHub dan notebook Jupyter individual:

  • jupyterhub_config.py—Secara default, file ini disimpan dalam /etc/jupyter/conf/ direktori pada simpul utama. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Dasar-dasar konfigurasi di JupyterHub dokumentasi.

  • jupyter_notebook_config.py—File ini disimpan dalam /etc/jupyter/ direktori secara default dan disalin ke jupyterhub sebagai default. Untuk informasi lebih lanjut, lihat opsi file Config dan baris perintah dalam dokumentasi Notebook Jupyter.

Anda juga dapat menggunakan jupyter-sparkmagic-conf klasifikasi konfigurasi untuk menyesuaikan Sparkmagic, yang memperbarui nilai-nilai dalam config.json file untuk Sparkmagic. Untuk informasi lebih lanjut tentang pengaturan yang tersedia, lihat example_config.json di. GitHub Untuk informasi selengkapnya tentang penggunaan klasifikasi dengan aplikasi di Amazon EMR, lihat Konfigurasikan aplikasi.

Contoh berikut meluncurkan klaster menggunakan AWS CLI, mereferensikan file MyJupyterConfig.json untuk pengaturan klasifikasi konfigurasi Sparkmagic.

catatan

Karakter lanjutan baris Linux (\) disertakan agar mudah dibaca Karakter ini bisa dihapus atau digunakan dalam perintah Linux. Untuk Windows, hapus atau ganti dengan tanda sisipan (^).

aws emr create-cluster --use-default-roles --release-label emr-5.14.0 \
--applications Name=Jupyter --instance-type m4.xlarge --instance-count 3 \
--ec2-attributes KeyName=MyKey,SubnetId=subnet-1234a5b6 --configurations file://MyJupyterConfig.json

Contoh isi MyJupyterConfig.json adalah sebagai berikut:

[
    {
    "Classification":"jupyter-sparkmagic-conf",
    "Properties": {
      "kernel_python_credentials" : "{\"username\":\"diego\",\"base64_password\":\"mypass\",\"url\":\"http:\/\/localhost:8998\",\"auth\":\"None\"}"
      }
    }
]
catatan

Dengan Amazon EMR versi 5.21.0 dan yang lebih baru, Anda dapat mengganti konfigurasi klaster dan menentukan klasifikasi konfigurasi tambahan untuk setiap grup instans dalam klaster berjalan. Anda dapat melakukan ini dengan menggunakan konsol Amazon EMR, AWS Command Line Interface (AWS CLI), atau SDK AWS . Untuk informasi selengkapnya, lihat Menyediakan Konfigurasi untuk Grup Instans dalam Klaster Berjalan.