Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Panduan pengguna
Bagian ini mencakup cara ilmuwan data dan teknisi data dapat meluncurkan, menemukan, menghubungkan, atau menghentikan EMR klaster Amazon dari Studio atau Studio Classic.
Sebelum pengguna dapat membuat daftar atau meluncurkan cluster, administrator harus telah mengonfigurasi pengaturan yang diperlukan di lingkungan Studio. Untuk informasi tentang cara administrator dapat mengonfigurasi lingkungan Studio agar memungkinkan penyediaan sendiri dan pencantuman klaster AmazonEMR, lihat. Panduan admin
Topik
- Gambar dan kernel yang didukung untuk terhubung ke EMR klaster Amazon dari Studio atau Studio Classic
- Bawa gambar Anda sendiri
- Luncurkan EMR klaster Amazon dari Studio atau Studio Classic
- Daftar EMR kluster Amazon dari Studio atau Studio Classic
- Connect ke EMR klaster Amazon dari SageMaker Studio atau Studio Classic
- Mengakhiri EMR klaster Amazon dari Studio atau Studio Classic
- Akses Spark UI dari Studio atau Studio Classic
Gambar dan kernel yang didukung untuk terhubung ke EMR klaster Amazon dari Studio atau Studio Classic
Gambar dan kernel berikut disertakan sagemaker-studio-analytics-extension
-
Untuk pengguna Studio: SageMaker Distribusi adalah lingkungan Docker untuk ilmu data yang digunakan sebagai gambar default instance JupyterLab notebook. Semua versi SageMakerDistribusi
dilengkapi dengan sagemaker-studio-analytics-extension
pra-instal. -
Untuk pengguna Studio Classic: Gambar-gambar berikut sudah diinstal sebelumnya dengan
sagemaker-studio-analytics-extension
:-
DataScience — Kernel Python 3
-
DataScience 2.0 — Kernel Python 3
-
DataScience 3.0 — Kernel Python 3
-
SparkAnalytics 1.0 — SparkMagic dan PySpark kernel
-
SparkAnalytics 2.0 — SparkMagic dan PySpark kernel
-
SparkMagic — SparkMagic dan PySpark kernel
-
PyTorch 1.8 - Python 3 kernel
-
TensorFlow 2.6 — Kernel Python 3
-
TensorFlow 2.11 — Kernel Python 3
-
Untuk terhubung ke EMR kluster Amazon menggunakan gambar bawaan lain atau gambar Anda sendiri, ikuti instruksi diBawa gambar Anda sendiri.
Bawa gambar Anda sendiri
Untuk membawa gambar Anda sendiri di Studio atau Studio Classic dan memungkinkan notebook Anda terhubung ke EMR kluster Amazon, instal sagemaker-studio-analytics-extension
pip install sparkmagic pip install sagemaker-studio-sparkmagic-lib pip install sagemaker-studio-analytics-extension
Selain itu, untuk terhubung ke Amazon EMR dengan otentikasi Kerberos, Anda harus menginstal klien kinit. Tergantung pada OS Anda, perintah untuk menginstal klien kinit dapat bervariasi. Untuk membawa gambar Ubuntu (berbasis Debian), gunakan apt-get install -y -qq krb5-user
perintah.
Untuk informasi selengkapnya tentang membawa gambar Anda sendiri di SageMaker Studio atau Studio Classic, lihat Membawa SageMaker gambar Anda sendiri.