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대화형 엔드포인트가 있는 사용자 지정 커널 이미지
Amazon EMR Studio에서 대화형 워크로드를 실행할 때 애플리케이션에 대한 올바른 종속 항목을 확보하기 위해 대화형 엔드포인트에 맞게 도커 이미지를 사용자 지정하고 사용자 지정된 기본 커널 이미지를 실행할 수 있습니다. 대화형 엔드포인트를 나열하려면 사용자 지정 도커 이미지에 연결하려면 다음 단계를 수행합니다.
참고
기본 이미지만 재정의할 수 있습니다. 새 커널 이미지 유형을 추가할 수 없습니다.
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사용자 지정된 도커 이미지를 생성 및 게시합니다. 기본 이미지에는 Spark 런타임 및 이와 함께 실행되는 노트북 커널이 포함되어 있습니다. 이미지를 생성하려면 도커 이미지를 사용자 지정하는 방법의 1단계~4단계를 수행하면 됩니다. 1단계에서는 Docker 파일의 기본 이미지 URI는
spark
대신notebook-spark
를 사용해야 합니다.ECR-registry-account
.dkr.ecr.Region
.amazonaws.com/notebook-spark/container-image-tag
AWS 리전 및 컨테이너 이미지 태그를 선택하는 방법에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요기본 이미지 URI 선택에 관한 세부 정보.
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사용자 지정 이미지와 함께 사용할 수 있는 대화형 엔드포인트를 생성합니다.
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다음 콘텐츠를 포함하는
custom-image-managed-endpoint.json
JSON 파일을 생성합니다. 이 예제에서는 Amazon EMR 릴리스 6.9.0을 사용합니다.{ "name": "
endpoint-name
", "virtualClusterId": "virtual-cluster-id
", "type": "JUPYTER_ENTERPRISE_GATEWAY", "releaseLabel": "emr-6.9.0-latest
", "executionRoleArn": "execution-role-arn
", "configurationOverrides": { "applicationConfiguration": [ { "classification": "jupyter-kernel-overrides", "configurations": [ { "classification": "python3", "properties": { "container-image": "123456789012.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/custom-notebook-python:latest
" } }, { "classification": "spark-python-kubernetes", "properties": { "container-image": "123456789012.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/custom-notebook-spark:latest
" } } ] } ] } } -
다음 예제와 같이 JSON 파일에 지정된 구성을 사용하여 대화형 엔드포인트를 생성합니다. 자세한 내용은 create-managed-endpoint 명령을 사용하여 대화형 엔드포인트 생성 단원을 참조하십시오.
aws emr-containers create-managed-endpoint --cli-input-json custom-image-managed-endpoint.json
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EMR Studio를 통해 대화형 엔드포인트에 연결합니다. 자세한 내용과 완료해야 할 단계는 AWS Workshop Studio 문서의 Amazon EMR on EKS 섹션에서 Studio에서 연결을
참조하세요.