Cheat-Sheet Migration aus dem JHub

1. Vorbereitungen

In der WebUI nach SSO-Login unter https://web.s3.mylab.th-luebeck.dev/console/identity einen AccessKey und Secret erzeugen.

In der WebUI einen passenden Bucket anlegen. Wichtig: die MatrixID muss als Präfix vor den Bucketnamen geschrieben werden. Siehe dazu im allgemeinen Wiki-Eintrag zum S3-Storage.

2. Boto3 installieren

!pip install boto3

3. Daten kopieren

import boto3 from botocore.exceptions import ClientError # 1. Define your credentials and bucket ACCESS_KEY = 'xxx' SECRET_KEY = 'yyy' BUCKET_NAME = 'm[s|b]000...-zzz' # 2. Define your file paths local_file_path = 'my_local_file.txt'         # The file currently on your Jupyter Hub s3_file_name = 'uploads/my_data.txt'    # The path/name it will have in S3 Bucket # 3. Initialize the S3 client s3_client = boto3.client(     's3',     aws_access_key_id=ACCESS_KEY,     aws_secret_access_key=SECRET_KEY,     endpoint_url="https://s3.mylab.th-luebeck.dev" ) # 4. Upload the file try:     s3_client.upload_file(local_file_path, BUCKET_NAME, s3_file_name)     print(f"Success: '{local_file_path}' uploaded to '{BUCKET_NAME}/{s3_file_name}'") except ClientError as e:     print(f"Error uploading file: {e}")

4. Dateien im JHub löschen

Die auf den S3 verschobenen Dateien dann bitte im JHub löschen und den Code so umschreiben, dass die Daten vom S3-Storage eingelesen/dorthin gespeichert werden.