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Implementar extensiones de Teradata Jupyter en JupyterHub

Información general​

Para los clientes que tienen sus propios clústeres de JupyterHub, existen dos opciones para integrar extensiones de Teradata Jupyter en los clústeres existentes:

  1. Utilizar la imagen de Teradata Jupyter Docker.
  2. Personalizar una imagen de Docker existente para incluir extensiones de Teradata.

Esta página contiene instrucciones detalladas sobre las dos opciones. Las instrucciones se basan en el supuesto de que la implementación de JupyterHub del cliente se basa en Zero to JupyterHub with Kubernetes.

Nota

Si necesita una instancia de prueba de Vantage, puede obtener una de forma gratuita en https://clearscape.teradata.com

Utilizar la imagen de Teradata Jupyter Docker.​

Teradata proporciona una imagen de Docker lista para ejecutar que se basa en la imagen jupyter/datascience-notebook. Incluye el kernel Teradata SQL, bibliotecas y controladores Teradata Python y R y extensiones Teradata para Jupyter para que sea productivo mientras interactúa con la base de datos Teradata. La imagen también contiene cuadernos de muestra que demuestran cómo utilizar el kernel SQL, las extensiones y las bibliotecas de Teradata.

Puede utilizar esta imagen de las siguientes maneras:

  • Inicie un servidor personal de Jupyter Notebook en un contenedor Docker local
  • Ejecute servidores JupyterLab para un equipo que usa JupyterHub

Para obtener instrucciones para iniciar un servidor personal de JupyterLab en un contenedor Docker local, consulte la guía de instalación. Esta sección se centrará en cómo utilizar la imagen de Teradata Jupyter Docker en el entorno JupyterHub existente de un cliente.

Instalar la imagen de Teradata Jupyter Docker en su registro​

  1. Vaya a la página Módulos Vantage para Jupyter y descargue la imagen de Docker. Es un tarball con nombre en este formato teradatajupyterlabext_VERSION.tar.gz.

  2. Cargue la imagen:

  1. Inserte la imagen en su registro de Docker:
Sugerencia

Es posible que desee considerar cambiar el nombre de la imagen cargada para simplificar:

Utilizar la imagen de Teradata Jupyter Docker en JupyterHub​

  1. Para usar la imagen de Teradata Jupyter Docker directamente en su clúster de JupyterHub, modifique el archivo de anulación como se describe aquí en la documentación de JupyterHub. Reemplace REGISTRY_URL y VERSION con los valores apropiados del paso anterior:
  1. Aplique los cambios al clúster como se describe en la documentación de JupyterHub.
Sugerencia

Puede utilizar varios perfiles para permitir a los usuarios seleccionar qué imagen quieren usar cuando inician sesión en JupyterHub. Para obtener instrucciones detalladas y ejemplos sobre cómo configurar múltiples perfiles, consulte la documentación de JupyterHub.

Personalizar la imagen de Teradata Jupyter Docker​

Si sus usuarios necesitan algunos paquetes o cuadernos que no están incluidos en la imagen de Teradata Jupyter Docker, le recomendamos que utilice la imagen de Teradata como imagen base y cree una nueva encima de ella.

A continuación se muestra un Dockerfile de ejemplo que se basa en la imagen de Teradata y agrega paquetes y cuadernos adicionales. Utilice Dockerfile para crear una nueva imagen de Docker, envíe la imagen a un registro designado, modifique el archivo de anulación como se muestra arriba para usar la nueva imagen como imagen de usuario único y aplique los cambios al clúster como se describe anteriormente. Reemplace REGISTRY_URL y VERSION con los valores apropiados:

Personalizar una imagen de Docker existente para incluir extensiones de Teradata​

Si lo prefiere, puede incluir el kernel de Teradata SQL y las extensiones en una imagen existente que esté utilizando actualmente.

  1. Vaya a la página Módulos Vantage para Jupyter para descargar el paquete comprimido de extensiones Jupyter de Teradata. Suponiendo que su imagen de Docker existente está basada en Linux, querrá utilizar la versión Linux de la descarga. Si no es así, descárguela para la plataforma que esté utilizando. El archivo .zip contiene el kernel SQL de Teradata, las extensiones y los cuadernos de muestra.

  2. Descomprima el archivo del paquete en su directorio de trabajo.

  3. A continuación se muestra un Dockerfile de ejemplo para agregar extensiones de Teradata Jupyter a su imagen de Docker existente. Utilice Dockerfile para crear una nueva imagen de Docker, envíe la imagen a un registro designado, modifique el archivo de anulación como se muestra arriba para usar la nueva imagen como imagen de usuario único, aplique los cambios al clúster:

  4. Opcionalmente, puede instalar el paquete Teradata para Python y el paquete Teradata para R. Consulte las páginas siguientes para obtener más detalles:

Lectura adicional​

Nota

Si tiene alguna pregunta o necesita más ayuda, visite nuestro foro de la comunidad donde podrá obtener ayuda e interactuar con otros miembros de la comunidad.

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