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JupyterHub 設定と管理

JupyterHub および関連コンポーネントは、Ubuntu オペレーティングシステムjupyterhubを実行する という名前の Docker コンテナ内で実行されます。コンテナ内で実行するコンポーネントを管理する方法はいくつかあります。

コマンドラインを使用して管理する

を使用してマスターノードに接続する場合SSH、Docker コマンドラインインターフェイス (CLI) を使用して名前 () jupyterhubまたは ID でコンテナを指定することでコマンドを発行できます。たとえば、sudo docker exec jupyterhub command はオペレーティングシステムまたはコンテナ内で実行されるアプリケーションが認識するコマンドを実行します。このメソッドを使用し、オペレーティングシステムにユーザーを追加して Docker コンテナ内に追加アプリケーションやライブラリをインストールすることができます。たとえば、デフォルトのコンテナイメージにはパッケージのインストールの Conda が含まれているので、マスターノードラインで次のコマンドを実行し、コンテナ内でアプリケーション、Keras をインストールすることができます。

sudo docker exec jupyterhub conda install keras

ステップを送信して管理する

ステップはクラスターに作業を送信する方法です。クラスターを起動するときにステップを送信、または実行中のクラスターにステップを送信することができます。command-runner.jar を使用し、コマンドラインで実行するコマンドをステップとして送信できます。詳細については、「Amazon EMR 管理ガイド」の「 CLIとコンソールを使用したステップの操作」および「」を参照してくださいAmazon EMR クラスターでのコマンドとスクリプトの実行。

例えば、ローカルコンピュータで次の AWS CLI コマンドを使用して、前の例のマスターノードのコマンドラインから行ったのと同じ方法で Keras をインストールできます。

aws emr add-steps --cluster-id MyClusterID --steps Name="Command Runner",Jar="command-runner.jar",Args="/usr/bin/sudo","/usr/bin/docker","exec","jupyterhub","conda","install","keras"

一連のステップをスクリプトにし、そのスクリプトを Amazon S3 にアップロードすると、クラスターの作成時またはステップとしてスクリプトを追加する場合に script-runner.jar を使用してスクリプトを実行できます。詳細については、「Amazon EMR クラスターでのコマンドとスクリプトの実行」を参照してください。例については、例: Bash スクリプトで複数のユーザーを追加するを参照してください。

を使用した管理 REST APIs

Jupyter、 JupyterHub、および のHTTPプロキシはRESTAPIs、リクエストの送信に使用できる JupyterHub を提供します。にリクエストを送信するには JupyterHub、リクエストでAPIトークンを渡す必要があります。マスターノードのcurlコマンドラインから コマンドを使用してRESTコマンドを実行できます。詳細については、以下のリソースを参照してください。

次の例は、 RESTAPIの JupyterHub を使用してユーザーのリストを取得する方法を示しています。コマンドは以前に生成された管理トークンを渡し、デフォルトのポート 9443 を に使用し JupyterHub、表示しやすくするために出力を jq にパイプします。

curl -XGET -s -k https://$HOST:9443/hub/api/users \
-H "Authorization: token $admin_token" | jq .