Glue + SageMaker Pip软件包

Question

【以下的问题经过翻译处理】 我的客户想要在讲Glue Dev Endpoints和SageMaker notebook一同使用，我注意到在Glue中，这里的例子是scipy，版本是1.4.1，可能与您在SageMaker笔记本中获得的版本匹配或不匹配。
conda_python3:

```
!pip show scipy
Name: scipy
Version: 1.1.0
Summary: SciPy: Scientific Library for Python
Home-page: https://www.scipy.org
Author: None
Author-email: None
License: BSD
Location: /home/ec2-user/anaconda3/envs/python3/lib/python3.6/site-packages
Requires: 
Required-by: seaborn, scikit-learn, sagemaker
```
conda_tensorflow_p36:
```
!pip show scipy
Name: scipy
Version: 1.4.1
Summary: SciPy: Scientific Library for Python
Home-page: https://www.scipy.org
Author: None
Author-email: None
License: BSD
Location: /home/ec2-user/anaconda3/envs/tensorflow_p36/lib/python3.6/site-packages
Requires: numpy
Required-by: seaborn, scikit-learn, sagemaker, Keras
```
有没有一些最佳实践来使用与Glue中安装版本直接对应的内核呢？

另一个问题是，我无法通过shell激活Jupyter笔记本使用的venv。它是否正在使用venv？我为什么找不到正确的激活脚本？

Answer

【以下的回答经过翻译处理】 conda_python3和conda_tensorflow_p36是SageMaker Notebook Instance的本地内核，而Spark内核在Glue Spark环境中远程执行。

因此你看到不同的版本。Glue Spark环境附带1.4.1版的scipy。因此，当你使用PySpark (python) 或 Spark (scala)内核时，你将获得1.4.1版的scipy。

如果你使用Glue SageMaker笔记本已经配备的默认LifeCycle脚本，则应该已经建立了与Glue Dev Endpoint的连接。请注意，Glue SageMaker笔记本有一个名为“aws-glue-dev-endpoint”的标签，用于标识哪个Glue Dev Endpoint与特定的Notebook Instance通信。

Spark内核不能通过python shell复制。这些内核通过名为Sparkmagic的Jupyter模块通过Livy服务将Spark命令中继到Glue Dev端点上的Spark。

Ref:

Glue + SageMaker Pip软件包

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