구성 JupyterHub - Amazon EMR

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구성 JupyterHub

클러스터 마스터 노드 JupyterHub 에 연결하고 구성 파일을 편집하여 Amazon EMR 및 개별 사용자 노트북에서의 구성을 사용자 지정할 수 있습니다. 값을 변경한 후에는 jupyterhub 컨테이너를 다시 시작하십시오.

다음 파일의 속성을 수정하여 JupyterHub 및 개별 Jupyter 노트북을 구성합니다.

  • jupyterhub_config.py - 기본적으로 이 파일은 프라이머리 노드의 /etc/jupyter/conf/ 디렉터리에 저장됩니다. 자세한 내용은 JupyterHub 설명서의 구성 기본 사항을 참조하세요.

  • jupyter_notebook_config.py - 이 파일은 기본적으로 /etc/jupyter/ 디렉터리에 저장되며 jupyterhub 컨테이너에 기본값으로 복사됩니다. 자세한 내용은 Jupyter Notebook 설명서의 Config file and command line options를 참조하십시오.

jupyter-sparkmagic-conf 구성 분류를 사용하여 Sparkmagic을 사용자 지정할 수도 있습니다. 그러면 Sparkmagic에 맞게 config.json 파일의 값이 업데이트됩니다. 사용 가능한 설정에 대한 자세한 내용은 example_config.json on을 참조하세요 GitHub. Amazon의 애플리케이션에서 구성 분류를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 섹션을 EMR참조하세요애플리케이션 구성.

다음 예제에서는 Sparkmagic 구성 분류 설정에 MyJupyterConfig.json 대한 파일을 참조하여 AWS CLI를 사용하여 클러스터를 시작합니다.

참고

가독성을 위해 Linux 줄 연속 문자(\)가 포함됩니다. Linux 명령에 사용하거나 제외할 수 있습니다. Windows에서는 제외시키거나 캐럿(^)으로 바꿉니다.

aws emr create-cluster --use-default-roles --release-label emr-5.14.0 \
--applications Name=Jupyter --instance-type m4.xlarge --instance-count 3 \
--ec2-attributes KeyName=MyKey,SubnetId=subnet-1234a5b6 --configurations file://MyJupyterConfig.json

MyJupyterConfig.json의 샘플 콘텐츠는 다음과 같습니다.

[
    {
    "Classification":"jupyter-sparkmagic-conf",
    "Properties": {
      "kernel_python_credentials" : "{\"username\":\"diego\",\"base64_password\":\"mypass\",\"url\":\"http:\/\/localhost:8998\",\"auth\":\"None\"}"
      }
    }
]
참고

Amazon EMR 버전 5.21.0 이상을 사용하면 클러스터 구성을 재정의하고 실행 중인 클러스터의 각 인스턴스 그룹에 대해 추가 구성 분류를 지정할 수 있습니다. Amazon EMR 콘솔, AWS Command Line Interface (AWS CLI) 또는를 사용하여이 작업을 수행합니다 AWS SDK. 자세한 내용은 실행 중 클러스터의 인스턴스 그룹에 대해 구성 제공을 참조하십시오.