Jupyterhub-阿里云帮助中心

Jupyterhub是一个支持多用户的Notebook服务器，用于创建、管理和代理多个Jupyter Notebook实例。本文为您介绍如何访问Jupyterhub的Web UI，以及Jupyterhub的使用示例。

前提条件

已创建DataScience集群。
集群安全组中已打开12443端口。

获取主节点的公网IP地址

进入集群管理页签。
1. 登录阿里云E-MapReduce控制台。
2. 在顶部菜单栏处，根据实际情况选择地域和资源组。
3. 单击上方的集群管理页签。
在集群管理页面，单击相应集群所在行的详情。
在集群基础信息页面的主机信息区域，获取主节点的公网IP地址。

添加Linux用户

通过SSH方式连接集群。
详情请参见登录集群。
执行如下命令，添加Linux用户。
```
useradd <user>
```
说明
user为待添加的用户名。
执行如下命令，设置Linux用户的密码。
```
passwd <user>
```
执行如下命令，编辑jupyterhub_config.py。
```
vim /etc/jupyterhub/jupyterhub_config.py
```
添加用户至白名单。
```
c.Authenticator.whitelist = {'admin', 'admin1','<user>', 'aiker'}
```
说明
user为步骤2添加的Linux用户名。

访问Jupyterhub的Web UI

添加12443端口到安全组。
详情请参见添加安全组规则。
访问Web UI。
在浏览器地址栏输入https://<主节点公网IP地址>:12443，即可访问相应的Web UI。
主节点公网IP地址的获取方式请参见获取主节点的公网IP地址。

示例

本文通过以下三种方式为您展示Jupyterhub的使用：

WordCount

通过SSH方式连接集群。
详情请参见登录集群。
创建测试数据hello.txt，内容如下：
```
hello world
hello alibaba
hello taobao
```

创建测试数据的上传目录。

hadoop fs -mkdir  hdfs://emr-header-1:9000/user/spark/

上传测试数据至HDFS。

hadoop fs -put hello.txt hdfs://emr-header-1:9000/user/spark/

在Jupyterhub页面，选择新建 > Python 3。
访问Jupyterhub的Web UI，详情请参见访问Jupyterhub的Web UI。

拷贝如下代码至Cell中并单击运行。

代码如下：

import findspark
findspark.init()
from pyspark import SparkContext, SparkConf
try:
    sc.stop()
except:
    pass
conf = SparkConf().setAppName("wordcount").setMaster("local")
sc = SparkContext(conf = conf)

lines = sc.textFile("hdfs://emr-header-1:9000/user/spark/hello.txt")
words = lines.flatMap(lambda line:line.split())
pairs = words.map(lambda word:(word,1))
counts = pairs.reduceByKey(lambda a,b:a + b)
counts.countByKey()
print(counts.collect())

说明

此方式支持local和yarn-client模式，不支持yarn-cluster模式，仅spark-submit方式支持yarn-cluster模式。

WordCount

返回结果如下： WordCount_result

MatPlot

在Jupyterhub页面，选择新建 > Python 3。
访问Jupyterhub的Web UI，详情请参见访问Jupyterhub的Web UI。

拷贝如下代码至Cell中并单击运行。

代码如下：

import numpy as np
from matplotlib import  pyplot as plt
 
ys = 200 + np.random.randn(100)
x = [x for x in range(len(ys))]
plt.plot(x,ys,'_')
plt.fill_between(x,ys,195,where=(ys>195),facecolor = 'g',alpha = 0.6)
plt.title('Fills and alpha example')
plt.show()

MatPlot

返回结果如下： MatPlot_result

spark-submit

通过SSH方式连接集群。
详情请参见登录集群。

执行如下命令，查找JAR包。

find / -name spark-examples_2.11-2.4.5.jar

本示例返回信息如下所示：

/opt/apps/ecm/service/spark/2.4.5-hadoop2.8-2.0.1/package/spark-2.4.5-hadoop2.8-2.0.1/examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.5.jar

进入JAR包目录。

cd /opt/apps/ecm/service/spark/2.4.5-hadoop2.8-2.0.1/package/spark-2.4.5-hadoop2.8-2.0.1/examples/jars/

根据相应模式提交Spark任务。

local模式

spark-submit --master local --class org.apache.spark.examples.SparkPi spark-examples_2.11-2.4.5.jar 100

yarn-client模式

spark-submit --master yarn-client --class org.apache.spark.examples.SparkPi spark-examples_2.11-2.4.5.jar 100

yarn-cluster模式

spark-submit --master yarn-cluster --class org.apache.spark.examples.SparkPi spark-examples_2.11-2.4.5.jar 100

安装numpy包

您可以根据以下步骤，安装numpy包至Jupyterhub环境中。

通过SSH方式连接集群。
详情请参见登录集群。
执行如下命令，安装numpy包。
```
conda install -c conda-forge numpy -n jt
```
说明
如果您使用的是Worker节点，则需要先给Worker节点开公网IP，再执行安装命令。Worker节点开通公网IP的详情，请参见Worker节点开通公网IP。