温馨提示：如果使用电脑查看图片不清晰，可以使用手机打开文章单击文中的图片放大查看高清原图。
Fayson的github：
/fayson/cdhproject
提示：代码块部分可以左右滑动查看噢
1.文档编写目的
Fayson在前面的文章《如何在非安全的CDH集群中部署Jupyter并集成Spark2》和《Jupyter Notebook与Livy集成》，Jupyter Notebook提供的功能相对简陋，用户体验差，在jupyter的生态圈中提供一个Jupyter Lab是Jupyter的升级版，提供了更好的用户体验，它更像一个IDE。本篇文章Fayson主要介绍如何在前两篇文章的基础上集成JupyterLab及使用。
内容概述
1.JupyterLab安装
2.Jupyter Lab基本功能使用
3.总结
测试环境说明
1.RedHat7.2
2.Jupyter Notebook为1.0.0
3.Jupyter已与Livy服务集成
4.Python3.6.5
2.JupyterLab安装
1.在当前Python环境安装jupyterlab包
[root@cdh04 ~]# /opt/cloudera/anaconda3/bin/pip install jupyterlab
（可左右滑动）
2.安装jupyterlab后在jupyter启动扩展
[root@cdh04 ~]# /opt/cloudera/anaconda3/bin/jupyter serverextension enable --sys-prefix jupyterlab
（可左右滑动）
3.重新启动Jupyter服务
[root@cdh04 ~]# /opt/cloudera/anaconda3/bin/jupyter-lab --allow-root
（可左右滑动）
4.在浏览器访问:8888
与前面Jupyter Notebook的访问界面一样。
3.Jupyter Lab使用
1.输入密码进入Jupyter Lab主界面
2.新建一个pysaprk的Notebook
3.在打开的Notebook中运行pyspark代码
textFile = spark.read.text("/tmp/test.txt")
textFile.count()
textFile.first()
（可左右滑动）
点击运行结果显示的Spark UI可以看到作业运行情况
示例通过Livy服务运行的Pyspark作业，如下为Livy服务的Sessions
4.总结
1.JupyterLab是Jupyter Notebook的升级版，提供更好的用户体验
2.JupyterLab对编码的支持更强大，支持更多语言及编程风格等等等
提示：代码块部分可以左右滑动查看噢
为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。
温馨提示：如果使用电脑查看图片不清晰，可以使用手机打开文章单击文中的图片放大查看高清原图。
推荐关注Hadoop实操，第一时间，分享更多Hadoop干货，欢迎转发和分享。
原创文章，欢迎转载，转载请注明：转载自微信公众号Hadoop实操
