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# 在 EMR Studio 工作區中安裝核心和程式庫
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每個 Amazon EMR Studio 工作區都附帶有一組預先安裝的程式庫和核心。

## 在 Amazon EC2 上執行的叢集上的核心和程式庫
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當您使用在 Amazon EC2 上執行的 EMR 叢集時，也可以使用下列方式為 EMR Studio 自訂環境：
+ **在叢集主節點上安裝 Jupyter 筆記本核心和 Python 程式庫** - 當您使用此選項安裝程式庫時，所有附接至相同叢集的工作區都會共用這些程式庫。您可以從筆記本儲存格內安裝核心或程式庫，或使用 SSH 連線至叢集的主節點時安裝。
+ **使用筆記本範圍的程式庫** - 當工作區使用者從筆記本儲存格內安裝及使用程式庫時，這些程式庫僅供該筆記本使用。此選項可讓使用相同叢集的不同筆記本運作，而不必擔心程式庫版本發生衝突。

EMR Studio 工作區與 EMR Notebooks 具有相同的基礎架構。可以使用與 EMR Notebooks 相同的方式，透過 EMR Studio 來安裝和使用 Jupyter 筆記本核心和 Python 程式庫。如需說明，請參閱[在 EMR Studio 中安裝和使用核心和程式庫](emr-managed-notebooks-installing-libraries-and-kernels.md)。

## Amazon EMR on EKS 叢集上的核心和程式庫
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Amazon EMR on EKS 叢集包括 PySpark 和 Python 3.7 核心以及一組預先安裝的程式庫。Amazon EMR on EKS 不支援安裝其他程式庫或叢集。

每個 Amazon EMR on EKS 叢集都安裝了以下 Python 和 PySpark 程式庫：
+ **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

## EMR Serverless 應用程式上的核心和程式庫
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每個 EMR Serverless 應用程式都安裝了下列 Python 和 PySpark 程式庫：
+ **Python** – ggplot, matplotlib, numpy, pandas, plotly, bokeh, scikit-learn, scipy, seaborn
+ **PySpark** – ggplot, matplotlib,numpy, pandas, plotly, bokeh, scikit-learn, scipy, seaborn