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Connect a un EMR cluster Amazon da SageMaker Studio o Studio Classic
Gli utenti di Studio possono connettersi ai propri EMR cluster Amazon in esecuzione da un JupyterLab notebook utilizzando le impostazioni predefiniteSageMaker Immagini di distribuzione. Gli utenti di Studio Classic possono connettersi ai propri cluster da un notebook Studio Classic utilizzando uno qualsiasi dei kernel supportati.
Connettiti a un EMR cluster Amazon utilizzando l'interfaccia utente di Studio
Per connetterti al cluster utilizzando l'interfaccia utente Studio o Studio Classic, puoi avviare una connessione dall'elenco dei cluster a cui si accede in Elenca EMR i cluster Amazon da Studio o Studio Classic o da un notebook in SageMaker Studio o Studio Classic.
Per connetterti a un particolare cluster dall'elenco dei cluster
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Seleziona il nome del cluster nell'elenco. Si attiva il pulsante Collega a nuovo notebook.
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Scegli Collega a nuovo notebook. Si apre la casella di selezione delle immagini e dei kernel.
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Seleziona l'immagine e il kernel, quindi scegli Seleziona. Per un elenco delle immagini supportate, consulta Immagini e kernel supportati per la connessione a un EMR cluster Amazon da Studio o Studio Classic o fai riferimento a Portare la propria immagine.
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Se il cluster selezionato non utilizza Kerberos o l'autenticazione con ruolo di runtimeLDAP, Studio o Studio Classic richiede di selezionare il tipo di credenziale. Scegli tra Autenticazione di base HTTP o Nessuna credenziale, quindi, se del caso, inserisci le tue credenziali. Un comando di connessione popola la prima cella del notebook e avvia la connessione con il cluster AmazonEMR.
Una volta completata la connessione, un messaggio conferma la connessione e l'avvio dell'applicazione Spark.
In alternativa, è possibile connettersi a un cluster da un notebook.
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Scegli Cluster nella parte superiore del notebook.
Il cluster è visibile solo quando si utilizza un kernel da Immagini e kernel supportati per la connessione a un EMR cluster Amazon da Studio o Studio Classic o Portare la propria immagine. Se non riesci a visualizzare Cluster nella parte superiore del notebook, assicurati che l'amministratore abbia configurato la rilevabilità dei cluster e passa a un kernel supportato.
Questo apre un elenco di cluster disponibili in uno stato.
Running
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Seleziona il cluster a cui connetterti, quindi scegli Connessione.
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Se hai configurato i tuoi EMR cluster Amazon per supportare i IAM ruoli di runtime e l'amministratore ha preimpostato i ruoli in una configurazione di ruolo di esecuzioneJSON, puoi selezionare il tuo ruolo di Amazon EMR Access dal menu a discesa del ruolo di EMR esecuzione di Amazon. Se i tuoi ruoli non sono precaricati, Studio o Studio Classic utilizzano il tuo ruolo di esecuzione Studio o Studio Classic per impostazione predefinita. Per informazioni sull'utilizzo dei ruoli di runtime con AmazonEMR, consultaConnettiti a un EMR cluster Amazon da Studio Classic utilizzando IAM i ruoli di runtime. Quando ti connetti a un cluster, Studio o Studio Classic aggiungono un blocco di codice a una cella attiva per stabilire la connessione.
Altrimenti, se il cluster scelto non utilizza Kerberos o l'autenticazione con ruolo di runtimeLDAP, Studio o Studio Classic richiede di selezionare il tipo di credenziale. Puoi scegliere l'autenticazione di HTTPbase o Nessuna credenziale.
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Una cella attiva viene popolata ed eseguita. Questa cella contiene il comando di connessione per connetterti al tuo EMR cluster Amazon.
Una volta completata la connessione, un messaggio conferma la connessione e l'avvio dell'applicazione Spark.
Connettiti a un EMR cluster Amazon utilizzando un comando di connessione
Per stabilire una connessione a un EMR cluster Amazon, puoi eseguire comandi di connessione all'interno di una cella notebook.
Quando stabilisci la connessione, puoi autenticarti utilizzando Kerberos, Lightweight Directory Access Protocol (LDAP) o l'autenticazione con ruolo di runtime IAM. Il metodo di autenticazione scelto dipende dalla configurazione del cluster.
Puoi fare riferimento a questo esempio Access Apache Livy utilizzando un Network Load Balancer su un EMR cluster Amazon abilitato per Kerberos per configurare un cluster Amazon
Se l'amministratore ha abilitato l'accesso tra account diversi, puoi connetterti al tuo EMR cluster Amazon da un notebook Studio Classic, indipendentemente dal fatto che l'applicazione Studio Classic e il cluster risiedano nello stesso AWS account o in account diversi.
Per ciascuno dei seguenti tipi di autenticazione, utilizza il comando specificato per connetterti al cluster dal tuo notebook Studio o Studio Classic.
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Kerberos
Aggiungi l'
--assumable-role-arn
argomento se hai bisogno di un accesso Amazon EMR su più account. Aggiungi l'--verify-certificate
argomento se ti connetti al tuo cluster con. HTTPS%load_ext sagemaker_studio_analytics_extension.magics %sm_analytics emr connect --cluster-id
cluster_id
\ --auth-type Kerberos --language python [--assumable-role-arnEMR_access_role_ARN
] [--verify-certificate/home/user/certificateKey.pem
] -
LDAP
Aggiungi l'
--assumable-role-arn
argomento se hai bisogno di un accesso Amazon EMR su più account. Aggiungi l'--verify-certificate
argomento se ti connetti al tuo cluster con. HTTPS%load_ext sagemaker_studio_analytics_extension.magics %sm_analytics emr connect --cluster-id
cluster_id
\ --auth-type Basic_Access --language python [--assumable-role-arnEMR_access_role_ARN
] [--verify-certificate/home/user/certificateKey.pem
] -
NoAuth
Aggiungi l'
--assumable-role-arn
argomento se hai bisogno di un accesso Amazon EMR su più account. Aggiungi l'--verify-certificate
argomento se ti connetti al tuo cluster con. HTTPS%load_ext sagemaker_studio_analytics_extension.magics %sm_analytics emr connect --cluster-id
cluster_id
\ --auth-type None --language python [--assumable-role-arnEMR_access_role_ARN
] [--verify-certificate/home/user/certificateKey.pem
] -
Ruoli di runtime IAM
Aggiungi l'
--assumable-role-arn
argomento se hai bisogno di un accesso Amazon EMR su più account. Aggiungi l'--verify-certificate
argomento se ti connetti al tuo cluster con. HTTPSPer ulteriori informazioni sulla connessione a un EMR cluster Amazon utilizzando IAM i ruoli di runtime, consultaConnettiti a un EMR cluster Amazon da Studio Classic utilizzando IAM i ruoli di runtime.
%load_ext sagemaker_studio_analytics_extension.magics %sm_analytics emr connect --cluster-id
cluster_id
\ --auth-type Basic_Access \ --emr-execution-role-arn arn:aws:iam::studio_account_id
:role/emr-execution-role-name
[--assumable-role-arnEMR_access_role_ARN
] [--verify-certificate/home/user/certificateKey.pem
]
Connect a un EMR cluster Amazon tramite HTTPS
Se hai configurato il tuo EMR cluster Amazon con la crittografia di transito abilitata e il server Apache Livy per HTTPS e desideri che Studio o Studio Classic comunichino EMR con Amazon utilizzandoHTTPS, devi configurare Studio o Studio Classic per accedere alla chiave del certificato.
Per i certificati autofirmati o firmati dall'autorità di certificazione (CA) locale, puoi farlo in due fasi:
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Scarica il PEM file del certificato sul tuo file system locale utilizzando una delle seguenti opzioni:
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Funzione di caricamento file integrata in Jupyter.
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Una cella del notebook.
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(Solo per utenti di Studio Classic) Uno script di configurazione del ciclo di vita (LCC).
Per informazioni su come utilizzare LCC uno script, consulta Personalizzare un'istanza di Notebook utilizzando uno script di configurazione del ciclo di vita
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Abilita la convalida del certificato fornendo il percorso al certificato nell'argomento
--verify-certificate
del comando di connessione.%sm_analytics emr connect --cluster-id
cluster_id
\ --verify-certificate/home/user/certificateKey.pem
...
Per i certificati pubblici emessi da CA, imposta la convalida del certificato configurando il parametro --verify-certificate
su true
.
In alternativa, è possibile disabilitare la convalida del certificato impostando il parametro --verify-certificate
su false
.
Puoi trovare l'elenco dei comandi di connessione disponibili a un EMR cluster Amazon inConnettiti a un EMR cluster Amazon utilizzando un comando di connessione.