Abgespeckte Variante von Jupyter nur mit Python und Bash Unterstützung, u.a. für Docker Kurse verwendet.
Starten:
kubectl create -f duk/jupyter/jupyter-base.yaml
Web Oberfläche mittels Cluster-IP:32188 anwählen.
Das Verzeichnis work zeigt ins lokale Verzeichnis data/jupyter, d.h. die Daten bleiben auch nach Beenden des Containers, der VM erhalten. Siehe auch Gemeinsames Datenverzeichnis.
Verwendung der Notebooks auf einer anderen Kubernetes Umgebung
Bei einer, nicht mit vagrant erstellten Kubernetes Umgebung, befinden sich ggf. die Konfigurationsdateien an einem anderen Ort und/oder hostPath ist gesperrt.
Das ist die jupyter-base-yaml Datei wie folgt anzupassen:
Alle mountPath, hinter jupyter-data, und alle hostPath Einträge sind zu entfernen.
Die .kube/config Datei ist manuell vom Kubernetes Host in den Container zu kopieren
kubectl cp .kube/config jupyter-base-xxxx-yyyy:/home/jovyan/.kube/config
Das CLI kubectl kann via curl downgeloaded werden und muss dann ins Verzeichnis /opt/conda/bin/ verschoben werden.
Die Juypter Notebooks, von data/jupyter inkl. Unterverzeichnisse, müssen in den Container ins Verzeichnis /home/jovyan/work kopiert werden.
BeakerX ist eine Sammlung von Kerneln und Erweiterungen der interaktiven Jupyter- Computerumgebung. Es bietet JVM-Unterstützung, interaktive Diagramme, Tabellen, Formulare, Publizierung und mehr.
Starten:
kubectl create -f duk/jupyter/beakerx.yaml
Web Oberfläche mittels Cluster-IP:32088 anwählen.
Das Verzeichnis work zeigt ins lokale Verzeichnis data/jupyter, d.h. die Daten bleiben auch nach Beenden des Containers, der VM erhalten. Siehe auch Gemeinsames Datenverzeichnis.
- Machine Learning
- Unterrichten mit Jupyter Notebooks, Vertiefungsarbeit an der TBZ HF.