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Panoramica di Notebook Amazon EMR
Nota
I notebook EMR sono disponibili come aree di lavoro EMR Studio nella console. Il pulsante Crea area di lavoro nella console consente di creare nuovi notebook. Per accedere ai Workspace o crearne di nuovi, gli utenti di Notebook EMR necessitano di ulteriori autorizzazioni per i ruoli IAM. Per ulteriori informazioni, consulta Amazon EMR Notebooks are Amazon EMR Studio Workspace nella console e nella console Amazon EMR.
Puoi utilizzare Amazon EMR Notebooks insieme ai cluster Amazon EMR che eseguono Apache Spark per creare e aprire Jupyter Notebook e
È possibile avviare un cluster, collegare un notebook EMR per l'analisi e infine terminare il cluster. Inoltre, puoi chiudere un notebook collegato a un cluster in esecuzione e passare a un altro. Più utenti possono collegare notebook allo stesso cluster contemporaneamente e condividere i file dei notebook tra loro in Amazon S3. Queste funzionalità consentono di eseguire cluster on demand per risparmiare sui costi e ridurre il tempo richiesto per riconfigurare i notebook per cluster e set di dati diversi.
Inoltre, puoi eseguire un notebook EMR a livello di programmazione utilizzando l'API Amazon EMR, senza la necessità di interagire con la console Amazon EMR ("esecuzione headless"). Nel notebook EMR, dovrai includere una cella contenente un tag di parametri. Questa cella consente a uno script di passare nuovi valori di input al notebook. I notebook parametrizzati possono essere riutilizzati con diversi set di valori di input. Non è necessario creare copie dello stesso notebook per modificarlo ed eseguirlo con nuovi valori di input. Amazon EMR crea e salva il notebook di output su S3 per ogni esecuzione del notebook parametrizzato. Per visualizzare alcuni esempi di codice API per notebook EMR, consulta Esempi di comandi programmatici per Notebooks EMR.
Importante
La funzionalità Notebook EMR supporta cluster che utilizzano i rilasci 5.18.0 e successivi di Amazon EMR. Consigliamo di utilizzare Notebook EMR con cluster che utilizzano la versione più recente di Amazon EMR o almeno 5.30.0, 5.32.0 o 6.2.0. Con questi rilasci, i kernel Jupyter vengono eseguiti sul cluster collegato anziché su un'istanza Jupyter. Ciò migliora le prestazioni e aumenta la possibilità di personalizzare kernel e librerie. Per ulteriori informazioni, consulta Differenze nelle funzionalità in base alla versione del cluster.
Si applicano i costi previsti per l'archiviazione Amazon S3 e per i cluster Amazon EMR.
