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# Installazione di kernel e librerie in un'istanza WorkSpace di EMR Studio
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Ogni istanza WorkSpace di Amazon EMR Studio viene fornito con un set di librerie e kernel preinstallati. 

## Kernel e librerie sui cluster che eseguono su Amazon EC2
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È inoltre possibile personalizzare l'ambiente per EMR Studio nei seguenti modi quando si utilizzano cluster EMR in esecuzione su Amazon EC2:
+ **Installazione dei kernel Jupyter Notebook e delle librerie Python su un nodo primario del cluster**: quando si installano le librerie utilizzando questa opzione, tutti i WorkSpace collegati allo stesso cluster condividono quelle librerie. È possibile installare kernel o librerie all'interno di una cella del notebook o mentre si è connessi tramite SSH al nodo primario di un cluster.
+ **Utilizzare librerie con ambito notebook**: quando gli utenti delle istanze WorkSpace installano e utilizzano le librerie all'interno di una cella del notebook, tali librerie sono disponibili solo per quel notebook. Questa opzione consente a diversi notebook utilizzando lo stesso cluster di lavorare senza preoccuparsi di versioni di libreria in conflitto.

I WorkSpace EMR Studio hanno la stessa architettura sottostante dei notebook EMR. È possibile installare e utilizzare i kernel Jupyter Notebook e le librerie Python con EMR Studio allo stesso modo dei notebook EMR. Per istruzioni, consulta [Installazione e utilizzo di kernel e librerie in EMR Studio](emr-managed-notebooks-installing-libraries-and-kernels.md). 

## Kernel e librerie sui cluster Amazon EMR su EKS
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I cluster Amazon EMR su EKS includono i kernel Python 3.7 e PySpark Python con un set di librerie preinstallate. Amazon EMR su EKS non supporta l'installazione di librerie o cluster aggiuntivi.

Ogni cluster Amazon EMR su EKS viene fornito con i seguenti Python e le seguenti librerie installate: PySpark 
+ **Python** – boto3, cffi, future, ggplot, jupyter, kubernetes, matplotlib, numpy, pandas, plotly, pycryptodomex, py4j, requests, scikit-learn, scipy, seaborn
+ **PySpark** – ggplot, jupyter, matplotlib, numpy, pandas, plotly, pycryptodomex, py4j, requests, scikit-learn, scipy, seaborn

## Kernel e librerie sulle applicazioni EMR Serverless
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Ogni applicazione EMR Serverless viene fornita con i seguenti Python e le seguenti librerie installate: PySpark 
+ **Python** – ggplot, matplotlib, numpy, pandas, plotly, bokeh, scikit-learn, scipy, seaborn
+ **PySpark** – ggplot, matplotlib,numpy, pandas, plotly, bokeh, scikit-learn, scipy, seaborn