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# Instalação de kernels e de bibliotecas em um Workspace do EMR Studio
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Cada Workspace do Amazon EMR Studio tem um conjunto de bibliotecas e kernels instalados previamente. 

## Kernels e bibliotecas em clusters executados no Amazon EC2
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Você também pode personalizar o ambiente do EMR Studio das seguintes maneiras ao usar clusters do EMR em execução no Amazon EC2:
+ **Instalar kernels do caderno Jupyter e bibliotecas Python em um nó primário do cluster**: ao instalar bibliotecas usando esta opção, todos os Workspaces anexados ao mesmo cluster compartilham essas bibliotecas. Você pode instalar kernels ou bibliotecas a partir de uma célula de caderno ou enquanto estiver conectado ao usar SSH para o nó primário de um cluster.
+ **Usar bibliotecas com escopo de cadernos**: quando os usuários do Workspace instalam e usam bibliotecas a partir de uma célula de caderno, essas bibliotecas ficam disponíveis somente para esse caderno. Esta opção permite que diferentes cadernos que usam o mesmo cluster funcionem sem se preocupar com versões conflitantes da biblioteca.

Os Workspaces do EMR Studio têm a mesma arquitetura subjacente dos Cadernos do EMR. Você pode instalar e usar kernels do caderno Jupyter e bibliotecas Python com o EMR Studio da mesma forma que faria com os Cadernos do EMR. Para instruções, consulte [Instalação e uso de kernels e bibliotecas no EMR Studio](emr-managed-notebooks-installing-libraries-and-kernels.md). 

## Kernels e bibliotecas em clusters do Amazon EMR no EKS
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Os clusters do Amazon EMR no EKS incluem os kernels e PySpark Python 3.7 com um conjunto de bibliotecas pré-instaladas. O Amazon EMR no EKS não oferece suporte à instalação de bibliotecas ou de clusters adicionais.

Cada cluster do Amazon EMR no EKS vem com os seguintes Python e bibliotecas instaladas: PySpark 
+ **Python** – boto3, cffi, future, ggplot, jupyter, kubernetes, matplotlib, numpy, pandas, plotly, pycryptodomex, py4j, requests, scikit-learn, scipy, seaborn
+ **PySpark** – ggplot, jupyter, matplotlib, numpy, pandas, plotly, pycryptodomex, py4j, requests, scikit-learn, scipy, seaborn

## Kernels e bibliotecas em aplicações do EMR Serverless
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Cada aplicativo EMR Serverless vem com o seguinte Python e bibliotecas instaladas: PySpark 
+ **Python** – ggplot, matplotlib, numpy, pandas, plotly, bokeh, scikit-learn, scipy, seaborn
+ **PySpark** – ggplot, matplotlib,numpy, pandas, plotly, bokeh, scikit-learn, scipy, seaborn