기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

# JupyterHub를 사용하여 클러스터 생성
<a name="emr-jupyterhub-launch"></a>

 AWS Management Console AWS Command Line Interface또는 Amazon EMR API를 사용하여 JupyterHub로 Amazon EMR 클러스터를 생성할 수 있습니다. 단계 완료 후 자동으로 종료되는 옵션( AWS CLI의 `--auto-terminate` 옵션)을 사용하여 클러스터가 생성되지 않도록 해야 합니다. 또한, 관리자 및 노트북 사용자가 클러스터 생성 시 사용된 키 쌍에 액세스할 수 있어야 합니다. 자세한 내용은 *Amazon EMR 관리 안내서*에서 [SSH 보안 인증을 위해 키 페어 사용](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-plan-access-ssh.html)을 참조하세요.

## 콘솔을 사용하여 JupyterHub를 포함하는 클러스터 생성
<a name="emr-jupyterhub-launch-console"></a>

다음 절차를 사용하면 Amazon EMR 콘솔의 **고급 옵션**을 사용하여 JupyterHub가 설치된 클러스터를 생성합니다.

**Amazon EMR 콘솔을 사용하여 JupyterHub가 설치된 Amazon EMR 클러스터를 생성하는 방법**

1. 새 Amazon EMR 콘솔로 이동하고 측면 탐색에서 **이전 콘솔로 전환**을 선택합니다. 이전 콘솔로 전환할 때 예상되는 사항에 대한 자세한 내용은 [이전 콘솔 사용](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/whats-new-in-console.html#console-opt-in)을 참조하세요.

1. **클러스터 생성** 및 **고급 옵션으로 이동**을 선택합니다.

1. **소프트웨어 구성**에서 다음을 수행합니다.
   + **릴리스**에서는 emr-5.36.2를 선택하고 JupyterHub를 선택합니다.
   + Spark를 사용하는 경우 Glue 데이터 카탈로그를 Spark SQL의 AWS 메타스토어로 사용하려면 **Spark 테이블 메타데이터에 사용을** 선택합니다. 자세한 내용은 [Amazon EMR에서 Spark와 함께 AWS Glue 데이터 카탈로그 사용](emr-spark-glue.md) 단원을 참조하십시오.
   + **소프트웨어 설정 편집**에서 **구성 입력**을 선택하고 값을 지정하거나, **S3에서 JSON 로드**를 선택하고 JSON 구성 파일을 지정합니다. 자세한 내용은 [JupyterHub 구성](emr-jupyterhub-configure.md) 단원을 참조하십시오.

1. **단계 추가(선택 사항)**에서 클러스터가 생성될 때 실행할 단계를 구성하고, **마지막 단계가 완료된 후 클러스터 자동 종료**가 선택되어 있지 않은 상태에서 **다음**을 선택합니다.

1. **하드웨어 구성** 옵션을 선택하고 **다음**을 선택합니다. 자세한 내용은 *Amazon EMR 관리 안내서*에서 [클러스터 하드웨어 및 네트워킹 구성](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-plan-instances.html)을 참조하세요.

1. **일반 클러스터 설정**에 대한 옵션을 선택하고 **다음**을 선택합니다.

1. 키 쌍을 지정한 상태로 **보안 옵션**을 선택하고 **클러스터 생성**을 선택합니다.

## 를 사용하여 JupyterHub로 클러스터 생성 AWS CLI
<a name="emr-jupyterhub-launch-cli"></a>

JupyterHub를 포함하는 클러스터를 시작하려면 `aws emr create-cluster` 명령을 사용하고 `--applications` 옵션에서 `Name=JupyterHub`를 지정합니다. 다음 예에서는 두 개의 EC2 인스턴스(마스터 하나와 코어 인스턴스 하나)를 사용하여 Amazon EMR에서 JupyterHub 클러스터를 실행합니다. 또한 디버깅이 활성화되어 있으며 로그는 `--log-uri`에 의해 지정된 대로 Amazon S3 위치에 저장됩니다. 지정된 키 페어는 클러스터에 있는 Amazon EC2 인스턴스에 액세스할 수 있는 권한만 부여합니다.

**참고**  
가독성을 위해 Linux 줄 연속 문자(\$1)가 포함됩니다. Linux 명령에 사용하거나 제외할 수 있습니다. Windows에서는 제외시키거나 캐럿(^)으로 바꿉니다.

```
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
```