使用conda部署jupyterhub以及ladp验证的安装
前提:机器安装有conda环境
官方文档:http://jupyterhub.readthedocs.io/en/stable/quickstart.html
1.安装conda3
jupyterhub需要python3环境，python3现在在conda官网之上是配置的conda3，默认现在kylin中环境为conda2，对应着python2，同时/usr/hdp/hdp-select需要py2环境
所以原有机器的anaconda2环境不能变动
官网下载安装anaconda3，官网下载安装>>官网地址
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
然后运行sh脚本即可
conda可以独立创建python3环境，但是会影响到其它组件的安装等，而且spark-sql和hive也均需要py2环境
2.安装jupyterhub
[root@10-112-41-157 .jupyterhub]# conda install -c conda-forge jupyterhub
[root@10-112-41-157 .jupyterhub]# conda install notebook
如果执行jupyterhub没有的话，查看/letv/usr/local/anaconda2/envs/jupyterhub_python3/bin目录，如果也没有jupyterhub，则重新执行conda install -c conda-forge jupyterhub命令，可能openssl没有安装成功
3.jupyterhub安装检查
[root@10-127-220-93 .conda]#jupyterhub -h
4.生成config文件
[root@10-127-220-93 .conda]# jupyterhub --generate-config
注意:jupyterhub_config.py文件会在当时执行路径下生成，注意生成之后具体位置的存放，可以直接在/root目录下新建一个隐藏目录，本文中mkdir /root/.jupyterhub
5.加入ladp的验证
安装pip install jupyterhub-ldapauthenticator插件，具体github参考https://github.com/jupyterhub/ldapauthenticator
[root@10-112-41-157 .jupyterhub]# conda install -c conda-forge jupyterhub-ldapauthenticator
在jupyterhub_config.py文件中查找c.JupyterHub.authenticator_class
加入以下配置文件
c.JupyterHub.authenticator_class = 'ldapauthenticator.LDAPAuthenticator'
c.LDAPAuthenticator.server_address = 'ldap.letv.cn'
c.LDAPAuthenticator.lookup_dn = False
c.LDAPAuthenticator.user_search_base = 'OU=letv,DC=letv,DC=local'
c.LDAPAuthenticator.user_attribute = 'sAMAccountName'
c.LDAPAuthenticator.escape_userdn = False
c.LDAPAuthenticator.bind_dn_template = '{username}@le.com'
6.其它配置文件的改动
[root@10-112-41-157 .jupyterhub]# grep ^[^#] jupyterhub_config.py
c.JupyterHub.authenticator_class = 'ldapauthenticator.LDAPAuthenticator'
c.LDAPAuthenticator.server_address = 'ldap.letv.cn'
c.LDAPAuthenticator.lookup_dn = False
c.LDAPAuthenticator.user_search_base = 'OU=letv,DC=letv,DC=local'
c.LDAPAuthenticator.user_attribute = 'sAMAccountName'
c.LDAPAuthenticator.escape_userdn = False
c.LDAPAuthenticator.bind_dn_template = '{username}@le.com'
c.JupyterHub.port = 80
c.Spawner.default_url = '/lab'
-
1.jupyterhub的默认端口为
8000，上述例子的参数c.JupyterHub.port改为80即可 -
2.默认进入jupyterhub的页面为
/tree?，将c.Spawner.default_url改为/lab即可 -
3.jupyterhub默认为非交互模式，所以/etc/profile的环境变量对jupyterhub web中的环境不受影响，所以需要设定
/etc/bashrc的值，同时/root/.bashrc中的值在初始安装anaconda3的时候，可能会有写入，注意对整个环境变量的影响，可注释
文中各环境变量为
[root@10-112-41-157 .jupyterhub]# cat /etc/profile
以上略
export ANACONDA2_HOME=/usr/local/anaconda2
export JAVA_HOME=/usr/local/java
export ANACONDA3_HOME=/letv/anaconda3
export PYSPARK_PYTHON=$ANACONDA2_HOME/bin/python
export PYSPARK_DRIVER_PYTHON=$ANACONDA2_HOME/bin/python
export SPARK_HOME=/usr/hdp/current/spark2-client
export PYTHONPATH=$SPARK_HOME/python:$SPARK_HOME/python/lib/py4j-0.10.4-src.zip
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$ANACONDA2_HOME/bin:$PATH
[root@10-112-41-157 .jupyterhub]# cat /etc/bashrc
以上略
export ANACONDA2_HOME=/usr/local/anaconda2
export JAVA_HOME=/usr/local/java
export ANACONDA3_HOME=/letv/anaconda3
export PYSPARK_PYTHON=$ANACONDA2_HOME/bin/python
export PYSPARK_DRIVER_PYTHON=$ANACONDA2_HOME/bin/python
export SPARK_HOME=/usr/hdp/current/spark2-client
export PYTHONPATH=$SPARK_HOME/python:$SPARK_HOME/python/lib/py4j-0.10.4-src.zip
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$ANACONDA2_HOME/bin:$PATH
[root@10-112-41-157 .jupyterhub]# cat /root/.bashrc
# .bashrc
# User specific aliases and functions
alias rm='rm -i'
alias cp='cp -i'
alias mv='mv -i'
# Source global definitions
if [ -f /etc/bashrc ]; then
. /etc/bashrc
fi
# added by Anaconda3 installer
#export PATH="/letv/anaconda3/bin:$PATH"
7.启动jupyterhub
[root@10-112-41-157 .jupyterhub]# /letv/anaconda3/bin/python /letv/anaconda3/bin/jupyterhub --debug &
因为jupyterhub需要py3环境，而系统环境又必须为py2，所以直接指定jupyterhub启动环境为py3
8.ladp用户登录访问后显示httpd 500
需要在linux系统中使用useradd创建ladp用户，登陆web页面之后，然后start service即可
