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ユーザーガイド
このセクションでは、データサイエンティストとデータエンジニアが Studio または Studio Classic から Amazon EMRクラスターを起動、検出、接続、または終了する方法について説明します。
ユーザーがクラスターを一覧表示または起動する前に、管理者は Studio 環境で必要な設定を行う必要があります。管理者が Studio 環境を設定して Amazon EMRクラスターの自己プロビジョニングと一覧表示を許可する方法については、「」を参照してください管理者ガイド。
トピック
- Studio または Studio Classic から Amazon EMRクラスターに接続するためにサポートされているイメージとカーネル
- 独自のイメージを使用する
- Studio または Studio Classic から Amazon EMRクラスターを起動する
- Studio または Studio Classic から Amazon EMRクラスターを一覧表示する
- Studio または Studio Classic から SageMaker Amazon EMRクラスターに接続する
- Studio または Studio Classic から Amazon EMRクラスターを終了する
- Studio または Studio Classic から Spark UI にアクセスする
Studio または Studio Classic から Amazon EMRクラスターに接続するためにサポートされているイメージとカーネル
次のイメージとカーネルには、 が付属しています。これはsagemaker-studio-analytics-extension
-
Studio ユーザーの場合: SageMaker ディストリビューションは、 JupyterLab ノートブックインスタンスのデフォルトイメージとして使用されるデータサイエンス用の Docker 環境です。ディスSageMakerトリビューション
のすべてのバージョンには、 が sagemaker-studio-analytics-extension
プリインストールされています。 -
Studio Classic ユーザーの場合: 以下のイメージには がプリインストールされています
sagemaker-studio-analytics-extension
。-
DataScience – Python 3 カーネル
-
DataScience 2.0 – Python 3 カーネル
-
DataScience 3.0 – Python 3 カーネル
-
SparkAnalytics 1.0 – SparkMagic および PySpark カーネル
-
SparkAnalytics 2.0 – SparkMagic および PySpark カーネル
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SparkMagic – SparkMagic および PySpark カーネル
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PyTorch 1.8 – Python 3 カーネル
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TensorFlow 2.6 – Python 3 カーネル
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TensorFlow 2.11 – Python 3 カーネル
-
別の組み込みイメージまたは独自のイメージを使用して Amazon EMRクラスターに接続するには、「」の手順に従います独自のイメージを使用する。
独自のイメージを使用する
Studio または Studio Classic に独自のイメージを持ち込んで、ノートブックが Amazon EMRクラスターに接続できるようにするには、次のsagemaker-studio-analytics-extension
pip install sparkmagic pip install sagemaker-studio-sparkmagic-lib pip install sagemaker-studio-analytics-extension
さらに、Kerberos 認証EMRを使用して Amazon に接続するには、kinit クライアントをインストールする必要があります。お使いの OS によって、kinit クライアントをインストールするコマンドは異なる場合があります。Ubuntu (Debian ベース) イメージを取り込むには、apt-get install -y -qq krb5-user
コマンドを使用します。
SageMaker Studio または Studio Classic で独自のイメージを持ち込む方法の詳細については、「独自の SageMaker イメージを持ち込む」を参照してください。