Creazione di un gruppo di sicurezza Creazione di un endpoint interattivo Recupero dell'URL del server gateway Recupero del token di autenticazione Implementazione del notebook Pulizia

Uso di notebook Jupyter in hosting autonomo

Puoi ospitare e gestire Jupyter o JupyterLab notebook su un'istanza Amazon o sul tuo cluster EC2 Amazon EKS come notebook Jupyter con hosting autonomo. Puoi quindi eseguire carichi di lavoro interattivi con i notebook Jupyter in hosting autonomo. Le sezioni seguenti illustrano il processo di configurazione e implementazione di un notebook Jupyter in hosting autonomo su un cluster Amazon EKS.

Creazione di un notebook Jupyter in hosting autonomo su un cluster EKS

Creazione di un gruppo di sicurezza
Creazione di un endpoint interattivo Amazon EMR su EKS
Recupero dell'URL del server gateway dell'endpoint interattivo
Recupero di un token di autenticazione per la connessione all'endpoint interattivo
Esempio: implementa un notebook JupyterLab
Eliminazione di un notebook Jupyter in hosting autonomo

Creazione di un gruppo di sicurezza

Prima di poter creare un endpoint interattivo ed eseguire un Jupyter o un notebook con hosting autonomo, è necessario creare un gruppo di sicurezza per controllare il traffico tra il JupyterLab notebook e l'endpoint interattivo. Per utilizzare la EC2 console Amazon o Amazon EC2 SDK per creare il gruppo di sicurezza, consulta i passaggi in Creare un gruppo di sicurezza nella Amazon EC2 User Guide. Dovresti creare il gruppo di sicurezza nel VPC in cui desideri installare il server notebook.

Per seguire l'esempio di questa guida, utilizza lo stesso VPC del cluster Amazon EKS. Se desideri ospitare il tuo notebook in un VPC diverso dal VPC del tuo cluster Amazon EKS, potresti dover creare una connessione peering tra i due. VPCs Per i passaggi per creare una connessione peering tra due VPCs, consulta Creare una connessione peering VPC nella Amazon VPC Getting Started Guide.

È necessario l'ID del gruppo di sicurezza per creare un endpoint interattivo Amazon EMR su EKS nella fase successiva.

Creazione di un endpoint interattivo Amazon EMR su EKS

Dopo aver creato un gruppo di sicurezza per il notebook, utilizza le fasi indicate in Creazione di un endpoint interattivo per il cluster virtuale per creare un endpoint interattivo. È necessario fornire l'ID del gruppo di sicurezza che hai creato per il notebook in Creazione di un gruppo di sicurezza.

Inserisci l'ID di sicurezza al posto di quello nelle seguenti impostazioni di your-notebook-security-group-id configurazione sostitutiva:


--configuration-overrides '{
    "applicationConfiguration": [
        {
            "classification": "endpoint-configuration",
            "properties": {
                "notebook-security-group-id": "your-notebook-security-group-id"
            }
        }
    ],
    "monitoringConfiguration": {
    ...'

Recupero dell'URL del server gateway dell'endpoint interattivo

Dopo aver creato un endpoint interattivo, recupera l'URL del server gateway con il comando describe-managed-endpoint nella AWS CLI. Questo URL è indispensabile per connettere il notebook all'endpoint. L'URL del server gateway è un endpoint privato.


aws emr-containers describe-managed-endpoint \
--region region \
--virtual-cluster-id virtualClusterId \
--id endpointId

Inizialmente, l'endpoint si trova nello stato CREATING. Dopo alcuni minuti, passa allo stato ACTIVE. Quando è nello stato ACTIVE, l'endpoint è pronto per l'uso.

Prendi nota dell'attributo serverUrl che il comando aws emr-containers describe-managed-endpoint restituisce dall'endpoint attivo. È necessario questo URL per connettere il notebook all'endpoint quando si distribuisce un Jupyter o un notebook ospitato autonomamente. JupyterLab

Recupero di un token di autenticazione per la connessione all'endpoint interattivo

Per connetterti a un endpoint interattivo da un Jupyter o da un JupyterLab notebook, devi generare un token di sessione con l'API. GetManagedEndpointSessionCredentials Il un token funge da prova di autenticazione per connetterti al server dell'endpoint interattivo.

Il comando seguente viene spiegato più nel dettaglio di seguito con un esempio di output.


aws emr-containers get-managed-endpoint-session-credentials \
--endpoint-identifier endpointArn \
--virtual-cluster-identifier virtualClusterArn \
--execution-role-arn executionRoleArn \
--credential-type "TOKEN" \
--duration-in-seconds durationInSeconds \
--region region

endpointArn: L'ARN del tuo endpoint. Puoi trovare l'ARN nel risultato di una chiamata describe-managed-endpoint.
virtualClusterArn: L'ARN del cluster virtuale.
executionRoleArn: L'ARN del ruolo di esecuzione.
durationInSeconds: La durata in secondi per la quale il token è valido. La durata predefinita è 15 minuti (900) e il massimo è 12 ore (43200).
region: La stessa regione dell'endpoint.

L'output dovrebbe essere simile all'esempio seguente. Prendi nota del session-token valore che utilizzerai quando installerai un Jupyter o un notebook ospitato autonomamente. JupyterLab


{
    "id": "credentialsId",
    "credentials": {
        "token": "session-token"
    },
    "expiresAt": "2022-07-05T17:49:38Z"
}

Esempio: implementa un notebook JupyterLab

Una volta completati i passaggi precedenti, puoi provare questa procedura di esempio per distribuire un JupyterLab notebook nel cluster Amazon EKS con il tuo endpoint interattivo.

Crea uno spazio dei nomi per eseguire il server notebook.

Crea un file localmente, notebook.yaml, con i contenuti seguenti. I contenuti del file sono descritti di seguito.


apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: jupyter-notebook
  namespace: namespace
spec:
  containers:
  - name: minimal-notebook
    image: jupyter/all-spark-notebook:lab-3.1.4 # open source image 
    ports:
    - containerPort: 8888
    command: ["start-notebook.sh"]
    args: ["--LabApp.token=''"]
    env:
    - name: JUPYTER_ENABLE_LAB
      value: "yes"
    - name: KERNEL_LAUNCH_TIMEOUT
      value: "400"
    - name: JUPYTER_GATEWAY_URL
      value: "serverUrl"
    - name: JUPYTER_GATEWAY_VALIDATE_CERT
      value: "false"
    - name: JUPYTER_GATEWAY_AUTH_TOKEN
      value: "session-token"

Se stai implementando un notebook Jupyter su un cluster solo per Fargate, etichetta il pod di Jupyter con un'etichetta role come mostrato nell'esempio seguente:


...
metadata:
  name: jupyter-notebook
  namespace: default
  labels:
    role: example-role-name-label
spec:
            ...

namespace

Lo spazio dei nomi Kubernetes in cui viene implementato il notebook.

serverUrl

L'attributo serverUrl che il comando describe-managed-endpoint ha restituito in Recupero dell'URL del server gateway dell'endpoint interattivo .

session-token

L'attributo session-token che il comando get-managed-endpoint-session-credentials ha restituito in Recupero di un token di autenticazione per la connessione all'endpoint interattivo.

KERNEL_LAUNCH_TIMEOUT

La quantità di tempo espressa in secondi per cui l'endpoint interattivo attende che il kernel raggiunga lo stato RUNNING. Garantisci un tempo sufficiente per il completamento dell'avvio del kernel impostando il timeout di avvio del kernel su un valore appropriato (massimo 400 secondi).

KERNEL_EXTRA_SPARK_OPTS

Facoltativamente, puoi trasmettere configurazioni Spark aggiuntive per i kernel Spark. Imposta questa variabile di ambiente con i valori come proprietà di configurazione Spark, come mostrato nell'esempio seguente:


- name: KERNEL_EXTRA_SPARK_OPTS
  value: "--conf spark.driver.cores=2
          --conf spark.driver.memory=2G
          --conf spark.executor.instances=2
          --conf spark.executor.cores=2
          --conf spark.executor.memory=2G
          --conf spark.dynamicAllocation.enabled=true
          --conf spark.dynamicAllocation.shuffleTracking.enabled=true
          --conf spark.dynamicAllocation.minExecutors=1
          --conf spark.dynamicAllocation.maxExecutors=5
          --conf spark.dynamicAllocation.initialExecutors=1
          "

Implementa una specifica di pod nel cluster Amazon EKS:
```
kubectl apply -f notebook.yaml -n namespace
```
Questo avvierà un JupyterLab notebook minimale collegato al tuo endpoint interattivo Amazon EMR su EKS. Attendi che il pod raggiunga lo stato RUNNING. Puoi verificarne lo stato con il comando seguente:
```
kubectl get pod jupyter-notebook -n namespace
```
Quando il pod è pronto, il get pod comando restituisce un output simile a questo:
```
NAME              READY  STATUS   RESTARTS  AGE
jupyter-notebook  1/1    Running  0         46s
```
Collega il gruppo di sicurezza del notebook al nodo in cui il notebook è pianificato.
1. Per prima cosa, identifica il nodo in cui il pod jupyter-notebook è pianificato con il comando describe pod.
```
kubectl describe pod jupyter-notebook -n namespace
```
2. Apri la console Amazon EKS a https://console.aws.amazon.com/eks/home#/clusters.
3. Passa alla scheda Calcolo del cluster Amazon EKS e seleziona il nodo identificato dal comando describe pod. Seleziona l'ID dell'istanza per il nodo.
4. Nel menu Azioni, seleziona Sicurezza > Modifica gruppi di sicurezza per allegare il gruppo di sicurezza creato in Creazione di un gruppo di sicurezza.
5. Se stai implementando Jupyter Notebook Pod su AWS Fargate, crea un pod da applicare SecurityGroupPolicyal notebook Jupyter con l'etichetta del ruolo:
```
cat >my-security-group-policy.yaml <<EOF
apiVersion: vpcresources.k8s.aws/v1beta1
kind: SecurityGroupPolicy
metadata:
  name: example-security-group-policy-name
  namespace: default
spec:
  podSelector:
    matchLabels:
      role: example-role-name-label
  securityGroups:
    groupIds:
      - your-notebook-security-group-id
EOF
```
Ora esegui il port-forward in modo da poter accedere localmente all'interfaccia: JupyterLab
```
kubectl port-forward jupyter-notebook 8888:8888 -n namespace
```
Una volta che è in esecuzione, accedi al tuo browser locale e visita localhost:8888 per vedere l' JupyterLab interfaccia:

Da JupyterLab, crea un nuovo taccuino Scala. Ecco un frammento di codice di esempio che puoi eseguire per approssimare il valore di Pi:


import scala.math.random
import org.apache.spark.sql.SparkSession

/** Computes an approximation to pi */
val session = SparkSession
  .builder
  .appName("Spark Pi")
  .getOrCreate()

val slices = 2
// avoid overflow
val n = math.min(100000L * slices, Int.MaxValue).toInt 
 
val count = session.sparkContext
.parallelize(1 until n, slices)
.map { i =>
  val x = random * 2 - 1
  val y = random * 2 - 1
  if (x*x + y*y <= 1) 1 else 0
}.reduce(_ + _)

println(s"Pi is roughly ${4.0 * count / (n - 1)}")
session.stop()

Schermata di esempio del codice del notebook Scala in JupyterLab.

Eliminazione di un notebook Jupyter in hosting autonomo

Quando è il momento di eliminare il notebook in hosting autonomo, puoi eliminare anche l'endpoint interattivo e il gruppo di sicurezza. Esegui le azioni nell'ordine seguente:

Utilizza il comando seguente per eliminare il pod jupyter-notebook:
```
kubectl delete pod jupyter-notebook -n namespace
```
Quindi, elimina l'endpoint interattivo con il comando delete-managed-endpoint. La procedura per l'eliminazione di un endpoint interattivo è riportata in Eliminazione di un endpoint interattivo. Inizialmente, l'endpoint si troverà nello stato TERMINATING. Una volta ripulite tutte le risorse, passa allo stato TERMINATED.
Se non intendi utilizzare il gruppo di sicurezza dei notebook che hai creato in Creazione di un gruppo di sicurezza per altre implementazioni di notebook Jupyter, puoi eliminarlo. Per ulteriori informazioni, consulta Eliminare un gruppo di sicurezza nella Amazon EC2 User Guide.

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Convenzioni dei documenti

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