Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra. # JupyterHub [Jupyter Notebook](https://jupyter.org/) est une application Web open source que vous pouvez utiliser pour créer et partager des documents contenant du code en direct, des équations, des visualisations et du texte narratif. [JupyterHub](https://jupyterhub.readthedocs.io/en/latest/)vous permet d'héberger plusieurs instances d'un serveur de bloc-notes Jupyter mono-utilisateur. Lorsque vous créez un cluster avec JupyterHub, Amazon EMR crée un conteneur Docker sur le nœud principal du cluster. JupyterHub, tous les composants requis pour Jupyter et [Sparkmagic](https://github.com/jupyter-incubator/sparkmagic/blob/master/README.md) fonctionnent dans le conteneur. Sparkmagic est une bibliothèque de noyaux qui permet aux blocs-notes Jupyter d'interagir avec [Apache Spark](https://aws.amazon.com/big-data/what-is-spark/) exécuté sur Amazon EMR via [Apache Livy](emr-livy.md), un serveur REST pour Spark. Spark et Apache Livy sont installés automatiquement lorsque vous créez un cluster avec JupyterHub. Le noyau Python 3 par défaut pour Jupyter est disponible, ainsi que les noyaux PySpark 3 PySpark, et Spark disponibles avec Sparkmagic. Vous pouvez utiliser ces noyaux pour exécuter le code Spark et les requêtes SQL interactives ad hoc à l'aide de Python et Scala. Vous pouvez installer manuellement des noyaux supplémentaires dans le conteneur Docker. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Installation de noyaux et de bibliothèques supplémentaires](emr-jupyterhub-install-kernels-libs.md). Le schéma suivant décrit les composants d' JupyterHub Amazon EMR avec les méthodes d'authentification correspondantes pour les utilisateurs d'ordinateurs portables et l'administrateur. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Ajout d'utilisateurs et d'administrateurs de bloc-notes Jupyter](emr-jupyterhub-user-access.md). ![\[JupyterHub architecture on EMR showing user authentication and component interactions.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/emr/latest/ReleaseGuide/images/jupyter-arch.png) Le tableau suivant répertorie la version JupyterHub incluse dans la dernière version de la série Amazon EMR 7.x, ainsi que les composants avec lesquels Amazon EMR est installé. JupyterHub Pour connaître la version des composants installés JupyterHub dans cette version, consultez la [version 7.12.0 Versions des composants](emr-7120-release.md). **JupyterHub informations de version pour emr-7.12.0** | Étiquette de version Amazon EMR | JupyterHub Version | Composants installés avec JupyterHub | | --- | --- | --- | | emr-7,12.0 | JupyterHub 1.5.0 | emrfs, emr-goodies, emr-ddb, hadoop-client, hadoop-hdfs-datanode, hadoop-hdfs-library, hadoop-hdfs-namenode, hadoop-hdfs-zkfc, 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 | Le tableau suivant répertorie la version JupyterHub incluse dans la dernière version de la série Amazon EMR 6.x, ainsi que les composants avec lesquels Amazon EMR est installé. JupyterHub Pour connaître la version des composants installés JupyterHub dans cette version, consultez la [version 6.15.0 Versions des composants](emr-6150-release.md). **JupyterHub informations de version pour emr-6.15.0** | Étiquette de version Amazon EMR | JupyterHub Version | Composants installés avec JupyterHub | | --- | --- | --- | | emr-6.15.0 | JupyterHub 1.5.0 | 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 | Le tableau suivant répertorie la version JupyterHub incluse dans la dernière version de la série Amazon EMR 5.x, ainsi que les composants avec lesquels Amazon EMR est installé. JupyterHub Pour la version des composants installés JupyterHub dans cette version, voir la [version 5.36.2 Versions des composants](emr-5362-release.md). **JupyterHub informations de version pour emr-5.36.2** | Étiquette de version Amazon EMR | JupyterHub Version | Composants installés avec JupyterHub | | --- | --- | --- | | emr-5.36.2 | 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 | Le noyau Python 3 inclus dans JupyterHub Amazon EMR est 3.6.4. Les bibliothèques installées dans le conteneur `jupyterhub` peuvent varier selon les versions Amazon EMR et les versions d'AMI Amazon EC2. **Pour lister les bibliothèques installées à l'aide de `conda`** + Exécutez la commande suivante sur la ligne de commande du nœud principal : ``` sudo docker exec jupyterhub bash -c "conda list" ``` **Pour lister les bibliothèques installées à l'aide de `pip`** + Exécutez la commande suivante sur la ligne de commande du nœud principal : ``` sudo docker exec jupyterhub bash -c "pip freeze" ``` **Topics** + [Créez un cluster avec JupyterHub](emr-jupyterhub-launch.md) + [Considérations relatives à l'utilisation JupyterHub sur Amazon EMR](emr-jupyterhub-considerations.md) + [Configuration JupyterHub](emr-jupyterhub-configure.md) + [Configuration de la persistance pour les blocs-notes dans Amazon S3](emr-jupyterhub-s3.md) + [Connexion au nœud principal et aux serveurs de bloc-notes](emr-jupyterhub-connect.md) + [JupyterHub configuration et administration](emr-jupyterhub-administer.md) + [Ajout d'utilisateurs et d'administrateurs de bloc-notes Jupyter](emr-jupyterhub-user-access.md) + [Installation de noyaux et de bibliothèques supplémentaires](emr-jupyterhub-install-kernels-libs.md) + [JupyterHub historique des versions](JupyterHub-release-history.md)