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请注意，我恢复到 tornado = 5.1.1，这似乎减少了断开连接的次数，但它仍然时不时发生。
最佳答案
通常，断开连接是由于不活动造成的，因为作业长时间运行而没有用户输入。如果需要很长时间的预处理，您可以增加处理作业的实例大小以使其执行得更快，或者增加实例数。如果您使用的是 EMR，自 2021 年 12 月起，您现在可以直接在 EMR 集群上运行 EMR Spark 查询: https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2021/12/amazon-sagemaker-studio-data-notebook-integration-emr/
这里有一个有用的博客 https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-amazon-sagemaker-notebooks-backed-by-spark-in-amazon-emr/这有助于您启动和运行。
如果您需要更多信息，请告诉我，如果有用，请投票给答案。 :-)
关于amazon-web-services - AWS Sagemaker : Jupyter Notebook kernel keeps dying，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/65925975/
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