ArmMachineLearningModelFactory.SparkJob Método

Referencia

Definición

Espacio de nombres:: Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models

Ensamblado:: Azure.ResourceManager.MachineLearning.dll

Paquete:: Azure.ResourceManager.MachineLearning v1.2.0-beta.2

Importante

Parte de la información hace referencia a la versión preliminar del producto, que puede haberse modificado sustancialmente antes de lanzar la versión definitiva. Microsoft no otorga ninguna garantía, explícita o implícita, con respecto a la información proporcionada aquí.

Inicializa una nueva instancia de SparkJob.

public static Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.SparkJob SparkJob (string description = default, System.Collections.Generic.IDictionary<string,string> properties = default, System.Collections.Generic.IDictionary<string,string> tags = default, Azure.Core.ResourceIdentifier componentId = default, Azure.Core.ResourceIdentifier computeId = default, string displayName = default, string experimentName = default, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningIdentityConfiguration identity = default, bool? isArchived = default, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.NotificationSetting notificationSetting = default, System.Collections.Generic.IDictionary<string,Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.SecretConfiguration> secretsConfiguration = default, System.Collections.Generic.IDictionary<string,Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningJobService> services = default, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningJobStatus? status = default, System.Collections.Generic.IEnumerable<string> archives = default, string args = default, string codeId = default, System.Collections.Generic.IDictionary<string,string> conf = default, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.SparkJobEntry entry = default, string environmentId = default, System.Collections.Generic.IEnumerable<string> files = default, System.Collections.Generic.IDictionary<string,Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningJobInput> inputs = default, System.Collections.Generic.IEnumerable<string> jars = default, System.Collections.Generic.IDictionary<string,Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningJobOutput> outputs = default, System.Collections.Generic.IEnumerable<string> pyFiles = default, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.JobQueueSettings queueSettings = default, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.SparkResourceConfiguration resources = default);

static member SparkJob : string * System.Collections.Generic.IDictionary<string, string> * System.Collections.Generic.IDictionary<string, string> * Azure.Core.ResourceIdentifier * Azure.Core.ResourceIdentifier * string * string * Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningIdentityConfiguration * Nullable<bool> * Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.NotificationSetting * System.Collections.Generic.IDictionary<string, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.SecretConfiguration> * System.Collections.Generic.IDictionary<string, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningJobService> * Nullable<Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningJobStatus> * seq<string> * string * string * System.Collections.Generic.IDictionary<string, string> * Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.SparkJobEntry * string * seq<string> * System.Collections.Generic.IDictionary<string, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningJobInput> * seq<string> * System.Collections.Generic.IDictionary<string, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MachineLearningJobOutput> * seq<string> * Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.JobQueueSettings * Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.SparkResourceConfiguration -> Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.SparkJob

Public Shared Function SparkJob (Optional description As String = Nothing, Optional properties As IDictionary(Of String, String) = Nothing, Optional tags As IDictionary(Of String, String) = Nothing, Optional componentId As ResourceIdentifier = Nothing, Optional computeId As ResourceIdentifier = Nothing, Optional displayName As String = Nothing, Optional experimentName As String = Nothing, Optional identity As MachineLearningIdentityConfiguration = Nothing, Optional isArchived As Nullable(Of Boolean) = Nothing, Optional notificationSetting As NotificationSetting = Nothing, Optional secretsConfiguration As IDictionary(Of String, SecretConfiguration) = Nothing, Optional services As IDictionary(Of String, MachineLearningJobService) = Nothing, Optional status As Nullable(Of MachineLearningJobStatus) = Nothing, Optional archives As IEnumerable(Of String) = Nothing, Optional args As String = Nothing, Optional codeId As String = Nothing, Optional conf As IDictionary(Of String, String) = Nothing, Optional entry As SparkJobEntry = Nothing, Optional environmentId As String = Nothing, Optional files As IEnumerable(Of String) = Nothing, Optional inputs As IDictionary(Of String, MachineLearningJobInput) = Nothing, Optional jars As IEnumerable(Of String) = Nothing, Optional outputs As IDictionary(Of String, MachineLearningJobOutput) = Nothing, Optional pyFiles As IEnumerable(Of String) = Nothing, Optional queueSettings As JobQueueSettings = Nothing, Optional resources As SparkResourceConfiguration = Nothing) As SparkJob

Parámetros

description: String

Texto de descripción del recurso.

properties: IDictionary<String,String>

Diccionario de propiedades de recursos.

tags: IDictionary<String,String>

Diccionario de etiquetas. Las etiquetas se pueden agregar, quitar y actualizar.

componentId: ResourceIdentifier

Id. de recurso de ARM del recurso de componente.

computeId: ResourceIdentifier

Id. de recurso de ARM del recurso de proceso.

displayName: String

Nombre para mostrar del trabajo.

experimentName: String

Nombre del experimento al que pertenece el trabajo. Si no se establece, el trabajo se coloca en el experimento "Predeterminado".

identity: MachineLearningIdentityConfiguration

Configuración de identidad. Si se establece, debe ser uno de AmlToken, ManagedIdentity, UserIdentity o null. El valor predeterminado es AmlToken si es null. Tenga en cuenta MachineLearningIdentityConfiguration que es la clase base. Según el escenario, es posible que sea necesario asignar una clase derivada de la clase base aquí, o esta propiedad debe convertirse en una de las posibles clases derivadas. Las clases derivadas disponibles incluyen AmlToken, MachineLearningManagedIdentity y MachineLearningUserIdentity.

isArchived: Nullable<Boolean>

¿Se archiva el recurso?

notificationSetting: NotificationSetting

Configuración de notificación para el trabajo.

secretsConfiguration: IDictionary<String,SecretConfiguration>

Configuración para que los secretos estén disponibles durante el tiempo de ejecución.

services: IDictionary<String,MachineLearningJobService>

Lista de jobEndpoints. En el caso de los trabajos locales, un punto de conexión de trabajo tendrá un valor de punto de conexión de FileStreamObject.

status: Nullable<MachineLearningJobStatus>

Estado del trabajo.

archives: IEnumerable<String>

Archivar archivos usados en el trabajo.

args: String

Argumentos para el trabajo.

codeId: String

[Obligatorio] Identificador de recurso de ARM del recurso de código.

conf: IDictionary<String,String>

Propiedades configuradas por Spark.

entry: SparkJobEntry

[Obligatorio] Entrada que se va a ejecutar al iniciar el trabajo. Tenga en cuenta SparkJobEntry que es la clase base. Según el escenario, es posible que sea necesario asignar una clase derivada de la clase base aquí, o esta propiedad debe convertirse en una de las posibles clases derivadas. Las clases derivadas disponibles incluyen SparkJobPythonEntry y SparkJobScalaEntry.

environmentId: String

Identificador de recurso de ARM de la especificación del entorno para el trabajo.

files: IEnumerable<String>

Archivos usados en el trabajo.

inputs: IDictionary<String,MachineLearningJobInput>

Asignación de enlaces de datos de entrada usados en el trabajo. Tenga en cuenta MachineLearningJobInput que es la clase base. Según el escenario, es posible que sea necesario asignar una clase derivada de la clase base aquí, o esta propiedad debe convertirse en una de las posibles clases derivadas. Las clases derivadas disponibles incluyen MachineLearningCustomModelJobInput, MachineLearningLiteralJobInput, MachineLearningFlowModelJobInput MachineLearningTableJobInput, , MachineLearningTritonModelJobInputy MachineLearningUriFileJobInput MachineLearningUriFolderJobInput.

jars: IEnumerable<String>

Archivos Jar usados en el trabajo.

outputs: IDictionary<String,MachineLearningJobOutput>

Asignación de enlaces de datos de salida usados en el trabajo. Tenga en cuenta MachineLearningJobOutput que es la clase base. Según el escenario, es posible que sea necesario asignar una clase derivada de la clase base aquí, o esta propiedad debe convertirse en una de las posibles clases derivadas. Las clases derivadas disponibles incluyen MachineLearningCustomModelJobOutput, MachineLearningFlowModelJobOutput, MachineLearningTableJobOutput, MachineLearningTritonModelJobOutputy MachineLearningUriFileJobOutput MachineLearningUriFolderJobOutput.