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这是我现在正在做的:
11.11.11.111
启动 Jupyter 笔记本:nohup jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --no-browser &
http://(11.11.11.111 或 127.0.0.1):8889/?token=blahblahblah
在新笔记本中启动单机客户端:
from dask.distributed import Client
client = Client()
打印 client
显示仪表板位于 http://127.0.0.1:8787/status
,但是,我无法在该 URL 找到仪表板。我也尝试过 http://11.11.11.111:8787/status
但这也没有用。
我仍然可以使用 Dask Dataframes 在我的笔记本中运行所有内容,但我只是不知道如何查看仪表板。 Bokeh
安装在服务器上,我正在通过 Anaconda 运行 Jupyter Notebook。
最佳答案
终于通过一些 SSH 隧道解决了这个问题。
关于问题的更多背景:
目标实际上有两个:
在包含 Dask 代码的远程服务器上运行 Jupyter Notebook
从 Notebook 中运行的代码查看 Dask Dashboard
以下是我采取的步骤:
对于这个例子,远程服务器的 IP 地址是 11.11.11.111
遵循 Port Tunneling 的一些说明,我使用 8001
作为源端口,目标是 localhost:8889
连接到远程服务器(具有 16 内核和 44.7GB RAM)后,我在 Putty 终端中运行了它:dask-worker tcp://11.11。 11.111:8786 --memory-limit=auto --nthreads=1 --nprocs=16 &
在服务器上启动 Jupyter Notebook:jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --port=8889 --no-browser &
一个。运行上述命令后,输出显示 Jupyter 笔记本正在 http://(hostname or 127.0.0.1):8889/?token=blahblahblah
打开浏览器并转到上面的 URL (http://hostname:8889/?token=blahblahblah
) 将转到 Jupyter Notebook 主页
创建新笔记本并运行以下代码:
import dask.dataframe as dd
from dask.distributed import Client
client = Client('11.11.11.111:8786')
print(client)
输出显示仪表板
Client
Scheduler: tcp://11.11.11.111:8786
Dashboard: http://11.11.11.111:36124/status
client = Client('11.11.11.111:8786')
Cluster
Workers: 16
Cores: 16
Memory: 44.70 GB
现在在浏览器窗口中输入 http://11.11.11.111:36124/status
会将我带到 Dask 仪表板。
关于linux - 在虚拟机上运行时如何查看 Dask 仪表盘?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/53999065/
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