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# Conditions préalables
<a name="jupyter-prereqs"></a>

Avant de commencer, configurez les éléments suivants :
+ Un AWS compte — Si vous n'en avez pas encore, commencez par[Configuration d'un nouveau AWS compte](setting-up-aws.md). 
+ Un utilisateur Gestion des identités et des accès AWS(IAM) ayant accès aux autorisations nécessaires pour DataBrew — Pour plus d'informations, voir[Ajouter des utilisateurs ou des groupes dotés d' DataBrew autorisations](setting-up-iam-users-and-groups-for-databrew.md). 
+ Un rôle IAM à utiliser dans les DataBrew opérations : vous pouvez utiliser le rôle par défaut, s'il `AwsGlueDataBrewDataAccessRole` est configuré. Pour configurer des rôles IAM supplémentaires, consultez[Ajouter un rôle IAM avec des autorisations de ressources de données](setting-up-iam-role-to-use-in-databrew.md).
+ Une JupyterLab installation (version 2.2.6 ou supérieure) — Pour plus d'informations, consultez les rubriques suivantes de la [JupyterLabdocumentation](https://JupyterLab.readthedocs.io/en/stable/index.html) :
  + [JupyterLab prérequis](https://JupyterLab.readthedocs.io/en/stable/getting_started/installation.html#prerequisites)
  + [JupyterLab installation](https://JupyterLab.readthedocs.io/en/stable/getting_started/installation.html) — Nous vous recommandons d'utiliser`pip install jupyterlab`.
+ Une Node.js installation (version 12.0 ou supérieure).
+ Une installation AWS Command Line Interface(AWS CLI) — Pour plus d'informations, consultez[Configuration du AWS CLI](setting-up-the-aws-cli.md).
+ Installation d'un proxy AWS Jupyter (`pip install aws-jupyter-proxy`) — Cette extension est utilisée avec un point de terminaison de AWS service pour transmettre vos AWS informations d'identification en toute sécurité. Pour plus d'informations, consultez [aws-jupyter-proxy](https://github.com/aws/aws-jupyter-proxy) on. GitHub

Pour vérifier que les prérequis sont installés, vous pouvez exécuter un test similaire au suivant sur la ligne de commande, comme illustré dans l'exemple suivant.

```
echo "
AWS CLI:"
which aws
aws --version 
aws configure list
aws sts get-caller-identity

echo "
Python (current environment):"
which python
python --version

echo "
Node.JS:"
which node
node --version 

echo "
Jupyter:"
where jupyter
jupyter --version
jupyter serverextension list
pip3 freeze | grep jupyter
```

Le résultat devrait ressembler à ce qui suit. Les répertoires varient en fonction du système d'exploitation et de la configuration.

```
AWS CLI:
/usr/local/bin/aws 
aws-cli/2.1.2 Python/3.7.4 Darwin/19.6.0 exe/x86_64
      Name                    Value             Type    Location
      ----                    -----             ----    --------
   profile                <not set>             None    None
access_key     ****************VXW4 shared-credentials-file
secret_key     ****************MRJN shared-credentials-file
    region                us-east-1      config-file    ~/.aws/config
{
    "UserId": "",
    "Account": "111122223333",
    "Arn": "arn:aws:iam::111122223333:user/user2"
}

Python (current environment):
/usr/local/opt/python /libexec/bin/python
Python 3.8.5

Node.JS:
/usr/local/bin/node
v15.0.1

Jupyter:
/usr/local/bin/jupyter
jupyter core     : 4.6.3
jupyter-notebook : 6.0.3
qtconsole        : 4.7.5
ipython          : 7.16.1
ipykernel        : 5.3.2
jupyter client   : 6.1.6
jupyter lab      : 2.2.9
nbconvert        : 5.6.1
ipywidgets       : 7.5.1
nbformat         : 5.0.7
traitlets        : 4.3.3        

config dir: /usr/local/etc/jupyter
    aws_jupyter_proxy  enabled
    - Validating...
      aws_jupyter_proxy  OK
    jupyterlab  enabled
    - Validating...
      jupyterlab 2.2.9 OK

aws-jupyter-proxy==0.1.0
jupyter-client==6.1.7
jupyter-core==4.7.0
jupyterlab==2.2.9
jupyterlab-pygments==0.1.2
jupyterlab-server==1.2.0
```