기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다. # JupyterHub [Jupyter Notebook](https://jupyter.org/)은 실시간 코드, 수식, 가상화 및 설명 텍스트가 포함된 문서를 생성 및 공유하는 데 사용할 수 있는 오픈 소스 웹 애플리케이션입니다. [JupyterHub](https://jupyterhub.readthedocs.io/en/latest/)를 사용하면 단일 사용자 Jupyter Notebook 서버의 여러 인스턴스를 호스팅할 수 있습니다. JupyterHub를 사용하여 클러스터를 생성하면 Amazon EMR이 클러스터의 프라이머리 노드에 Docker 컨테이너를 생성합니다. JupyterHub, Jupyter에 필요한 모든 구성 요소 및 [Sparkmagic](https://github.com/jupyter-incubator/sparkmagic/blob/master/README.md)이 컨테이너 내에서 실행됩니다. Sparkmagic은 Jupyter Notebook이 Spark용 REST 서버인 [Apache Livy](emr-livy.md)를 통해 Amazon EMR에서 실행되는 [Apache Spark](https://aws.amazon.com/big-data/what-is-spark/)와 상호 작용할 수 있도록 하는 커널 라이브러리입니다. Spark 및 Apache Livy는 JupyterHub를 사용하여 클러스터 생성 시 자동으로 설치됩니다. Jupyter용 기본 Python 3 커널은 Sparkmagic에서 제공하는 PySpark 3, PySpark 및 Spark 커널과 함께 사용할 수 있습니다. 이러한 커널을 사용하면 Python 및 Scala를 사용하여 애드혹 Spark 코드 및 대화형 SQL 쿼리를 실행할 수 있습니다. Docker 컨테이너 내에 추가 커널을 수동으로 설치할 수 있습니다. 자세한 내용은 [추가 커널 및 라이브러리 설치](emr-jupyterhub-install-kernels-libs.md) 단원을 참조하십시오. 다음 다이어그램은 노트북 사용자 및 관리자용 해당 인증 방법을 사용하여 Amazon EMR에 있는 JupyterHub의 구성 요소를 보여줍니다. 자세한 내용은 [Jupyter Notebook 사용자 및 관리자 추가](emr-jupyterhub-user-access.md) 단원을 참조하십시오. ![PAM 또는 LDAP를 통한 JupyterHub 마스터 인스턴스에 대한 SSH 및 명령줄 액세스를 보여주는 아키텍처 다이어그램입니다.](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/emr/latest/ReleaseGuide/images/jupyter-arch.png) 다음 테이블에는 Amazon EMR이 JupyterHub를 통해 설치하는 구성 요소와 함께 Amazon EMR 7.x 시리즈의 최신 릴리스에 포함된 JupyterHub의 버전이 나열되어 있습니다. 이 릴리스에서 JupyterHub와 함께 설치된 구성 요소의 버전은 [릴리스 7.13.0 구성 요소 버전을 참조하세요](emr-7130-release.md). **emr-7.13.0용 JupyterHub 버전 정보** | Amazon EMR 릴리스 레이블 | JupyterHub 버전 | JupyterHub와 함께 설치된 구성 요소 | | --- | --- | --- | | emr-7.13.0 | 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 | 다음 테이블에는 Amazon EMR이 JupyterHub를 통해 설치하는 구성 요소와 함께 Amazon EMR 6.x 시리즈의 최신 릴리스에 포함된 JupyterHub의 버전이 나열되어 있습니다. 이 릴리스에서 JupyterHub와 함께 설치된 구성 요소의 버전은 [릴리스 6.15.0 구성 요소 버전](emr-6150-release.md)을 참조하세요. **emr-6.15.0용 JupyterHub 버전 정보** | Amazon EMR 릴리스 레이블 | JupyterHub 버전 | JupyterHub와 함께 설치된 구성 요소 | | --- | --- | --- | | 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 | 다음 테이블에는 Amazon EMR이 JupyterHub를 통해 설치하는 구성 요소와 함께 Amazon EMR 5.x 시리즈의 최신 릴리스에 포함된 JupyterHub의 버전이 나열되어 있습니다. 이 릴리스에서 JupyterHub와 함께 설치된 구성 요소의 버전은 [릴리스 5.36.2 구성 요소 버전](emr-5362-release.md)을 참조하세요. **emr-5.36.2용 JupyterHub 버전 정보** | Amazon EMR 릴리스 레이블 | JupyterHub 버전 | JupyterHub와 함께 설치된 구성 요소 | | --- | --- | --- | | 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 | Amazon EMR의 JupyterHub에 포함되어 있는 Python 3 커널은 3.6.4입니다. `jupyterhub` 컨테이너 내에 설치되어 있는 라이브러리는 Amazon EMR 릴리스 버전 및 Amazon EC2 AMI 버전 간에 다를 수 있습니다. **`conda`를 사용하여 설치된 라이브러리를 나열하려면** + 마스터 노드 명령줄에서 다음 명령을 실행합니다. ``` sudo docker exec jupyterhub bash -c "conda list" ``` **`pip`를 사용하여 설치된 라이브러리를 나열하려면** + 마스터 노드 명령줄에서 다음 명령을 실행합니다. ``` sudo docker exec jupyterhub bash -c "pip freeze" ``` **Topics** + [JupyterHub를 사용하여 클러스터 생성](emr-jupyterhub-launch.md) + [Amazon EMR에서 JupyterHub를 사용할 때 고려 사항](emr-jupyterhub-considerations.md) + [JupyterHub 구성](emr-jupyterhub-configure.md) + [Amazon S3에서 노트북의 지속성 구성](emr-jupyterhub-s3.md) + [프라이머리 노드 및 노트북 서버에 연결](emr-jupyterhub-connect.md) + [JupyterHub 구성 및 관리](emr-jupyterhub-administer.md) + [Jupyter Notebook 사용자 및 관리자 추가](emr-jupyterhub-user-access.md) + [추가 커널 및 라이브러리 설치](emr-jupyterhub-install-kernels-libs.md) + [JupyterHub 릴리스 기록](JupyterHub-release-history.md)