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# Erstellen Sie einen Cluster mit JupyterHub
Sie können einen Amazon EMR-Cluster JupyterHub mithilfe der AWS-Managementkonsole AWS Command Line Interface, oder der Amazon EMR-API erstellen. Stellen Sie sicher, dass der Cluster nicht mit der Option zum automatischen Beenden nach Abschluss der Schritte angelegt wird (Option `--auto-terminate` in der AWS CLI). Stellen Sie außerdem sicher, dass Administratoren und Notebook-Benutzer auf das Schlüsselpaar zugreifen können, das Sie beim Erstellen des Clusters verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter [Verwenden eines Schlüsselpaars für SSH-Anmeldeinformationen](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-plan-access-ssh.html) im *Verwaltungshandbuch für Amazon EMR*.
## Erstellen Sie einen Cluster JupyterHub mithilfe der Konsole
Gehen Sie wie folgt vor, um einen Cluster mit JupyterHub installierten **erweiterten Optionen** in der Amazon EMR-Konsole zu erstellen.
**Um einen Amazon EMR-Cluster zu erstellen, der über die Amazon EMR-Konsole JupyterHub installiert ist**
1. Navigieren Sie zur neuen Amazon-EMR-Konsole und wählen Sie in der Seitennavigation die Option **Zur alten Konsole wechseln** aus. Weitere Informationen darüber, was Sie erwartet, wenn Sie zur alten Konsole wechseln, finden Sie unter [Verwenden der alten Konsole](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/whats-new-in-console.html#console-opt-in).
1. Wählen Sie **Create Cluster (Cluster erstellen)** und **Go to advanced options (Zu erweiterten Optionen)** aus.
1. Unter **Software Configuration (Softwarekonfiguration)**:
+ Wählen Sie für **Version** emr-5.36.2 aus und wählen Sie. JupyterHub
+ Wenn Sie Spark verwenden, um den AWS Glue-Datenkatalog als Metastore für Spark-SQL zu verwenden, wählen Sie Für **Spark-Tabellenmetadaten verwenden** aus. Weitere Informationen finden Sie unter [Verwenden Sie den AWS Glue Data Catalog-Katalog mit Spark auf Amazon EMR](emr-spark-glue.md).
+ Für **Edit software settings (Softwareeinstellungen bearbeiten)** wählen Sie die Option **Enter configuration (Konfiguration auswählen)** und geben Werte an, oder wählen **Load JSON von S3 (JSON aus S3 laden)** und geben eine JSON-Konfigurationsdatei an. Weitere Informationen finden Sie unter [Konfiguration JupyterHub](emr-jupyterhub-configure.md).
1. Konfigurieren Sie unter **Add steps (optional) (Schritte hinzufügen (optional))** die Schritte, die ausgeführt werden sollen, wenn der Cluster erstellt wird, stellen Sie sicher, dass **Auto-terminate cluster after the last step is completed (Cluster automatisch beenden, nachdem der letzte Schritt ausgeführt wurde)** nicht ausgewählt ist, und klicken Sie auf **Next (Weiter)**.
1. Wählen Sie die Option **Hardware Configuration (Hardwarekonfiguration)**, **Next (Weiter)**. Weitere Informationen finden Sie unter [Konfigurieren von Cluster-Hardware und Netzwerken](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-plan-instances.html) im *Verwaltungshandbuch für Amazon EMR*.
1. Wählen Sie Optionen für **General Cluster Settings (Allgemeine Cluster-Einstellungen)**, **Next (Weiter)**.
1. Wählen Sie **Security Options (Sicherheitsoptionen)**, geben Sie ein Schlüsselpaar an und wählen Sie **Create Cluster (Cluster erstellen)**.
## Erstellen Sie einen Cluster JupyterHub mit AWS CLI
Um einen Cluster mit zu starten JupyterHub, verwenden Sie den `aws emr create-cluster` Befehl und geben Sie für die `--applications` Option Folgendes an`Name=JupyterHub`. Im folgenden Beispiel wird ein JupyterHub Cluster auf Amazon EMR mit zwei EC2-Instances (eine Master- und eine Core-Instance) gestartet. Außerdem ist das Debugging aktiviert, wobei die Protokolle am Amazon-S3-Speicherort gespeichert werden wie in `--log-uri` angegeben. Das angegebene Schlüsselpaar bietet Zugriff auf Amazon-EC2-Instances in dem Cluster.
**Anmerkung**
Linux-Zeilenfortsetzungszeichen (\$1) sind aus Gründen der Lesbarkeit enthalten. Sie können entfernt oder in Linux-Befehlen verwendet werden. Entfernen Sie sie unter Windows oder ersetzen Sie sie durch ein Caret-Zeichen (^).
```
aws emr create-cluster --name="MyJupyterHubCluster" --release-label emr-5.36.2 \
--applications Name=JupyterHub --log-uri s3://amzn-s3-demo-bucket/MyJupyterClusterLogs \
--use-default-roles --instance-type m5.xlarge --instance-count 2 --ec2-attributes KeyName=MyKeyPair
```