Esquema YAML de Azure Data Lake Gen1 de la CLI (v2)
SE APLICA A: 
Extensión de ML de la CLI de Azure v2 (actual)
Ver el esquema JSON de origen en https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/azureDataLakeGen1.schema.json.
Nota
La sintaxis de YAML que se detalla en este documento se basa en el esquema JSON de la versión más reciente de la extensión ML de la CLI v2. Se garantiza que esta sintaxis solo funciona con la versión más reciente de la extensión ML de la CLI v2. Dispone de los esquemas de las versiones de anteriores de la extensión en https://azuremlschemasprod.azureedge.net/.
Sintaxis de YAML
| Clave | Tipo | Descripción | Valores permitidos | Valor predeterminado |
|---|---|---|---|---|
$schema |
string | Esquema de YAML. Si usa la extensión Visual Studio Code de Azure Machine Learning para crear el archivo YAML, incluya $schema en la parte superior del archivo para invocar las finalizaciones del esquema y los recursos. |
||
type |
string | Necesario. Tipo de almacén de datos. | azure_data_lake_gen1 |
|
name |
string | Necesario. Nombre del almacén de datos. | ||
description |
string | Descripción del almacén de datos. | ||
tags |
object | Diccionario de etiquetas de almacén de datos. | ||
store_name |
string | Necesario. Nombre de la cuenta de Azure Data Lake Storage Gen1. | ||
credentials |
object | Credenciales de entidad de servicio para conectarse a la cuenta de almacenamiento de Azure. Los secretos de credenciales se almacenan en el almacén de claves del área de trabajo. | ||
credentials.tenant_id |
string | Identificador de inquilino de la entidad de servicio. Obligatorio si se especifica credentials. |
||
credentials.client_id |
string | Identificador de cliente de la entidad de servicio. Obligatorio si se especifica credentials. |
||
credentials.client_secret |
string | Secreto de cliente de la entidad de servicio. Obligatorio si se especifica credentials. |
||
credentials.resource_url |
string | La dirección URL del recurso que determina qué operaciones realizará la cuenta de Azure Data Lake Storage Gen1. | https://datalake.azure.net/ |
|
credentials.authority_url |
string | Dirección URL de autoridad usada para la autenticación de usuario. | https://login.microsoftonline.com |
Observaciones
Puede usar el comando az ml datastore para administrar almacenes de datos de Azure Machine Learning.
Ejemplos
Vea ejemplos en el repositorio de GitHub de ejemplos. Aquí se muestran varios:
YAML: acceso basado en identidad
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/azureDataLakeGen1.schema.json
name: alds_gen1_credless_example
type: azure_data_lake_gen1
description: Credential-less datastore pointing to an Azure Data Lake Storage Gen1.
store_name: mytestdatalakegen1
YAML: id. de inquilino, id. de cliente, secreto de cliente
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/azureDataLakeGen1.schema.json
name: adls_gen1_example
type: azure_data_lake_gen1
description: Datastore pointing to an Azure Data Lake Storage Gen1.
store_name: mytestdatalakegen1
credentials:
tenant_id: XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX
client_id: XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX
client_secret: XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX