《Jupyter》专题

我想通过SSH隧道访问jupyter笔记本，并遵循以下方法 要总结-： 1.登录远程机器 2.在新航站楼： 3.然后转到浏览器，然后转到 现在我的问题是：我只能在两个步骤中访问远程机器 jupyter笔记本电脑只安装在我的电脑上。 当我用较长的登录过程替换第一步的第一行时，第二步应该写什么？ 当我插入remote_user=username和remote_user=my_pc_name时，我从ju

我目前正在远程服务器上使用jupyter笔记本训练神经网络。我设置了以下内容： tmux jupyter-笔记本-无-浏览器-端口=5000 用浏览器连接到jupyter笔记本，并执行训练单元（当我观看前10分钟时，输出很好） 分离tmux（ctrl-b， d）并关闭浏览器选项卡 现在，当我重新连接到浏览器中的jupyter笔记本时，我看不到训练单元的当前输出，只有我在观看前10分钟训练时看到的输

我想创建一个ssh隧道，从我的计算机到远程服务器，再到运行Jupyter Notebook（计算机）的docker容器 Docker容器托管在运行OS X（El Capitan）的机器上。Docker正在使用默认的机器IP：192.168.99.100。 我可以坐在运行Docker容器的服务器上，使用浏览器（192.168.99.100:8888）从Docker容器创建Jupyter笔记本。这将验

我有一个jupyterhub运行在一个容器与network_mode：主机由于一些要求。但是，在我的docker-comment文件中将network_mode设置为主机后，我无法使用主机ip： 8000从外部主机访问jupyterhub。 我的理解是 如果对容器使用主机网络模式，则该容器的网络堆栈不会与Docker主机隔离（容器共享主机的网络名称空间），并且容器不会获得分配的自己的IP地址。例如

我尝试在脚本中< code >将tensorflow作为ts导入。虽然笔记本中的一切都很好，但当我尝试在. py文件中重新创建相同的脚本时，导入会返回以下常见消息: < code>ModuleNotFoundError:没有名为“tensorflow”的模块 请注意，Jupyter和terminal都使用相同的虚拟环境。在笔记本中，它被选作内核，在终端中，它由< code>conda激活。 我确信

所以，我试图使用Python/Jupyter笔记本做一些数据分析。数据集位于远程smb共享驱动器上。如何在不下载到本地计算机的情况下读取数据？ 我尝试通过运行以下命令更改工作目录： 我得到一个“没有这样的文件或目录”错误。 我将感谢任何人能提供的任何帮助！

连接到Spark:pyspark_driver_python=/usr/local/bin/jupyter pyspark_driver_python_opts=“notebook--no-browser--port=7777”pyspark--packages com.databricks:spark-csv2.10:1.1.0--master spark://127.0.0.1:7077--e

[E 06:33:24.239 NotebookApp]回调中的异常（,.null_wrapper at 0x7f5689fcdd90>)回溯（最近的调用为last）：文件“/home/ubuntu/anaconda3/lib/python3.6/site handler_func(fd_obj,events）中的”/home/ubuntu/anaconda3/libado/ioloop.py“,

我正在使用ec2和ubuntu 18机器，并希望安装jupyter笔记本，我遵循了这个教程，并不断得到这个错误： Traceback（最近的调用为last）：文件“/home/ubuntu/.local/bin/jupyter-notebook”，第11行，在sys.exit（main（））文件“/home/ubuntu/.local/lib/python3.6/site-packages/jup

我有一台安装了Hadoop和Spark的机器。下面是我目前的环境。 Python3.6 /root/.ipython/profile_pyspark/startup/00-pyspark-setup.py /root/anaconda3/share/jupyter/kernels/pyspark/kernel.json kernel.json 所以，由于sc无法初始化，如果我想运行以下操作，它失败

我在Ubuntu14.04上的ipython笔记本上成功地使用了pyspark[与python 2.7]，为spark创建了一个特殊的配置文件，并通过调用$ipython笔记本--profile spark启动了笔记本。创建spark配置文件的机制在许多网站上都给出了，但我使用了这里给出的一个。 $home/.ipython/profile_spark/startup/00-pyspark-set

我在jupyter中，选择kernel scala 2.11，当我放置返回数据时运行平稳: 然后，当我执行时，它返回

C:\users\user\appdata\local\programs\python\python37\lib\site-packages\scipy__init__.py在154#中，这使得“from scipy import fft”返回scipy.fft，而不是np.fft 155 del fft-->156 from。导入fft C:\users\user\appdata\local\p

我在Microsoft Azure上部署了一个HDInsight 3.6 Spark(2.3)集群，使用标准配置（位置=美国中部，头节点=D12 v2(x2)-8个核心，工作节点=D13 v2(x4))-32个核心）。 在这方面有什么帮助吗

我有一个外部自定义罐子，我想与Azure HDInsight Jupyter笔记本一起使用；HDI中的Jupyter笔记本使用Spark Magic和Livy。 在笔记本的第一个单元格中，我尝试使用配置： 但我收到的错误消息是： 我想知道我是否只是不明白Livy在这种情况下是如何工作的，因为我能够成功地在同一个集群中包含一个spark-package（GraphFrames）： null