Jupyter简介

Jupyter 大数据工具 是一个开源的web应用，用于创建和共享文档，支持交互编码，公式，可视化以及描述文本。Jupyter Notebook 已迅成为速数据分析，机器学习的必备工具。因为它可以让数据分析师集中精力向用户解释整个分析过程。

Jupyter这个名字是它要服务的三种语言的缩写：Julia，PYThon和R，这个名字与“木星（jupiter）”谐音。

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Jupyter Note

经典(传统)的Jupyter工具集称为 Jupyter Note :

  • Jupyter的迅速发展，已经支持超过40种编程语言: Python, R, Julia, Scala

  • Jupyter Notebooks可以通过email, Dropbox, GitHub 以及 Jupyter Notebook Viewer分享给他人。

  • Jupyter代码可以输出为 HTML, images, videos, LaTeX, 和自定义 MIME 类型

  • 可以集成多种大数据: 例如通过Python, R,和Scala使用Apache Spark, 并且可以使用 pandas, scikit-learn, ggplot2, 和 TensorFlow 来探索同一数据集

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Jupyter Notebook WEB环境中，可以编写程序、运行代码查看输出和可视化结果，而且提供了编排文本和撰写查看复杂数学公式功能。通过强大的REPL交互开发环境(Read-Eval-Pring-Loop, 读取用户输入-执行代码-输出结果-循环上述操作)，用户可以非常方便实现交互式开发以及丰富的文档功能。

最早Jupyter是起源于Python交互式开发环境 IPython Notebook，后来将IPython和Python解释器剥离，实现对多种语言的支持，已经只吃了40多种语言，成为非常成功对交互式集成开发平台。

Jupyter Lab

Jupyter Lab是下一代Notebook界面，提供了最新的基于web的交互开发环境，用于notebooks, 代码和数据。它的灵活的界面允许用户配置和编排数据科学工作流，科学计算，计算报导(computational journalism)以及 Machine Learning Atlas 。模块化设计提供了扩展和丰富功能。

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Jupyter Hub

Jupyter Hub特点:

  • 多用户notebook，用于企业、教学和研究机构多用户协作

  • Jupyter Hub可以通过PAM，OAuth或者集成到自建的目录服务系统中来提供用户管理和认证

  • 可以现场(on-site)或远程(off-site)将Jupyter Notebook部署到企业的上千个用户中

  • 通过Docker和Kubernetes实现容器化部署，隔离用户进程以及简化软件安装

Voila

Voilà 可以将notebooks转换成安全的、独立的web应用，以便定制和共享

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参考