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# 具有互動端點的自訂核心映像
<a name="custom-kernel"></a>

為了確保在 Amazon EMR Studio 中執行互動式工作負載時具有應用程式的正確相依性，您可以為互動端點自訂 Docker 映像檔，並執行自訂的基礎核心映像。若要建立互動端點，並將其與自訂 Docker 映像檔相連，請執行以下步驟。

**注意**  
只能覆寫基礎映像。無法新增核心映像類型。

1. **建立並發布自訂的 Docker 映像檔。**基礎映像包含 Spark 執行期和隨之一起執行的筆記本核心。若要建立映像，可遵循 [如何自訂 Docker 映像檔](docker-custom-images-steps.md) 中的步驟 1 到 4。在步驟 1 中，Docker 檔案中的基礎映像 URI 必須使用 `notebook-spark` 代替 `spark`。

   ```
   ECR-registry-account.dkr.ecr.Region.amazonaws.com/notebook-spark/container-image-tag
   ```

   如需如何選取 AWS 區域 和容器映像標籤的詳細資訊，請參閱 [選取基礎映像 URI 的詳細資訊](docker-custom-images-tag.md)。

1. **建立可與自訂映像搭配使用的互動端點。**

   1. 使用下列內容建立 JSON 檔案 `custom-image-managed-endpoint.json`。此範例使用 Amazon EMR 6.9.0 版。  
**Example**  

      ```
      {
          "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"
                              }
                          }
                      ] 
                  }
              ]
          }
      }
      ```

   1. 使用 JSON 檔案中指定的組態建立互動端點，如下列範例所示。如需詳細資訊，請參閱[使用 `create-managed-endpoint` 命令建立互動端點](create-managed-endpoint.md#create-using-json-file)。

      ```
      aws emr-containers create-managed-endpoint --cli-input-json custom-image-managed-endpoint.json
      ```

1. **透過 EMR Studio 連接至互動端點。**如需詳細資訊和完成的步驟，請參閱 AWS Workshop [Studio 文件的 Amazon EMR on EKS 區段中的從 Studio 連線](https://emr-on-eks.workshop.aws/advanced/emr-studio/connecting-from-studio.html)。