Jupyter カーネルおよびノートブック環境

Jupyter ノートブックは、 Jupyter ノートブック環境のカーネルで実行されます。または、ノートブックが Spark API を使用する場合は、それらのカーネルが Spark 環境で実行されます。

環境内で開始されるノートブック Juypter カーネルの数は、環境タイプに依存します：

• CPU または GPU 環境

  編集モードでノートブックを開くと、1 つの対話式セッションが、選択したノートブック言語および環境ランタイム用の Jupyter カーネルに接続します。 ランタイムは、ノートブックではなくユーザーごとに開始されます。 つまり、同じ環境テンプレートを使用して 2 番目のノートブックを開くと、そのランタイムで 2 番目のカーネルが開始されます。 リソースは共有されます。 ランタイム・リソースを共有しないようにする場合は、各ノートブックを独自の環境テンプレートに関連付ける必要があります。

  重要: ノートブック・カーネルを停止しても、そのカーネルが開始された環境ランタイムは停止されません。そのランタイムで他のノートブック・カーネルがまだアクティブである可能性があるためです。 カーネルがアクティブでないことが確認された場合のみ、環境ランタイムを停止できます。

• Spark 環境

  Spark 環境でノートブックを編集モードで開くと、同じ Spark 環境テンプレートで別のノートブックが開かれていた場合でも、専用の Spark クラスターが開始されます。 各ノートブック・カーネルには、独自の Spark ドライバーと Spark 実行プログラムのセットがあります。 共有されるリソースはありません。

必要に応じて、カーネルを再始動または再接続することができます。 カーネルを再始動すると、カーネルは停止されてから同じセッションで開始されますが、実行結果はすべて失われます。 接続が失われた後にカーネルに再接続した場合、ノートブックは同じカーネル・セッションに接続され、保存されていた以前のすべての実行結果が使用可能です。

ノートブックがまだ実行されているときにノートブックのブラウザー・ウィンドウを誤って閉じた場合や、ジョブの実行に非常に長い時間がかかったときにシステムによってログアウトされた場合でも、カーネルはアクティブのままになります。 同じノートブックを再度開くと、ノートブックは同じカーネルに接続されて、すべての出力セルが保持されます。 ノートブックの実行の進行状況は、ローカル・カーネルで実行されるノートブックの場合にのみ復元できます。 ノートブックを Spark クラスターまたは Hadoop クラスターで実行する場合、ノートブックを終了する前または Web ブラウザー・ウィンドウを閉じる前に保存されなかったノートブックの変更はすべて失われ、ノートブックのページを再度開いても、実行の進行状況は復元されません。