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の設定 JupyterHub
クラスターマスターノードに接続EMRし、設定ファイルを編集することで、Amazon および個々のユーザーノートブック JupyterHub の の設定をカスタマイズできます。値を変更したら jupyterhub
コンテナを再起動します。
以下のファイルのプロパティを変更して、 JupyterHub と個々の Jupyter ノートブックを設定します。
jupyterhub_config.py
- デフォルトでは、このファイルはマスターノードの/etc/jupyter/conf/
ディレクトリに保存されています。詳細については、 JupyterHub ドキュメントの「設定の基本」を参照してください。 jupyter_notebook_config.py
- このファイルは、デフォルトで/etc/jupyter/
ディレクトリに保存され、デフォルトとしてjupyterhub
コンテナにコピーされます。詳細については、Jupyter Notebook のドキュメントで「Config file and command line options」を参照してください。
jupyter-sparkmagic-conf
設定分類を使用して Sparkmagic をカスタマイズすることもできます。これにより Sparkmagic の config.json
ファイルの値が更新されます。使用可能な設定の詳細については、「」の example_config.json GitHub
次の例では、Sparkmagic 設定分類設定MyJupyterConfig.json
の ファイルを参照して AWS CLI、 を使用してクラスターを起動します。
注記
読みやすくするために、Linux 行連続文字 (\) が含まれています。Linux コマンドでは、これらは削除することも、使用することもできます。Windows の場合、削除するか、キャレット (^) に置き換えてください。
aws emr create-cluster
--use-default-roles
--release-label emr-5.14.0 \ --applications Name=Jupyter --instance-typem4.xlarge
--instance-count3
\ --ec2-attributes KeyName=MyKey
,SubnetId=subnet-1234a5b6
--configurationsfile://MyJupyterConfig.json
MyJupyterConfig.json
のサンプルコンテンツは次のようになります。
[ { "Classification":"jupyter-sparkmagic-conf", "Properties": { "kernel_python_credentials" : "{\"username\":\"
diego
\",\"base64_password\":\"mypass
\",\"url\":\"http:\/\/localhost:8998\",\"auth\":\"None\"}" } } ]
注記
Amazon EMRバージョン 5.21.0 以降では、クラスター設定を上書きし、実行中のクラスター内のインスタンスグループごとに追加の設定分類を指定できます。これを行うには、Amazon EMRコンソール、 AWS Command Line Interface (AWS CLI)、または を使用します AWS SDK。詳細については、「実行中のクラスター内のインスタンスグループの設定を指定する」を参照してください。