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JupyterHub
Jupyter notebook
Sparkmagic 是内核库，内核允许 Jupyter notebook 通过 Apache Livy（适用于 Spark 的 REST 服务器）与在 Amazon EMR 上运行的 Apache Spark
下图描述了 Amaz JupyterHub on EMR 的组件以及笔记本用户和管理员对应的身份验证方法。有关更多信息，请参阅添加 Jupyter notebook 用户和管理员：
下表列出了 Amazon EMR 6.x 系列的最新发行版 JupyterHub 附带的版本，以及 Amazon EMR 一起安装的组件 JupyterHub。
有关此发行版 JupyterHub 中随一起安装的组件的版本，请参阅发行版 6.10.0 组件版本。
JupyterHub emr-6.10.0 的版本信息 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Amazon EMR 发行版标签 | JupyterHub 版本 | 随安装的组件 JupyterHub | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
emr-6.10.0 |
JupyterHub 1.4.1 |
aws-sagemaker-spark-sdk, emrfs, emr-goodies, emr-ddb, hadoop-client, hadoop-hdfs-datanode, hadoop-hdfs-library, hadoop-hdfs-namenode, hadoop-kms-server, hadoop-yarn-nodemanager, hadoop-yarn-resourcemanager, hadoop-yarn-timeline-server, hudi, hudi-spark, r, spark-client, spark-history-server, spark-on-yarn, spark-yarn-slave, livy-server, jupyterhub |
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下表列出了 Amazon EMR 5.x 系列的最新发行版 JupyterHub 附带的版本，以及 Amazon EMR 一起安装的组件 JupyterHub。
有关此发行版 JupyterHub 中随一起安装的组件的版本，请参阅发行版 5.36.0 组件版本。
JupyterHub emr-5.36.0 的版本信息 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Amazon EMR 发行版标签 | JupyterHub 版本 | 随安装的组件 JupyterHub | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
emr-5.36.0 |
JupyterHub 1.4.1 |
aws-sagemaker-spark-sdk, emrfs, emr-goodies, emr-ddb, hadoop-client, hadoop-hdfs-datanode, hadoop-hdfs-library, hadoop-hdfs-namenode, hadoop-kms-server, hadoop-yarn-nodemanager, hadoop-yarn-resourcemanager, hadoop-yarn-timeline-server, hudi, hudi-spark, r, spark-client, spark-history-server, spark-on-yarn, spark-yarn-slave, livy-server, jupyterhub |
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Amazon EMR 附带的 Pyth JupyterHub on 3 内核为 3.6.4。
在 Amazon EMR 版本和 Amazon EC2 AMI 版本之间，jupyterhub 容器内安装的库可能不同。
使用 conda 列出已安装的库
在主节点命令行上运行以下命令：
sudo docker exec jupyterhub bash -c "conda list"
使用 pip 列出已安装的库
在主节点命令行上运行以下命令：
sudo docker exec jupyterhub bash -c "pip freeze"