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Esquema YAML de Azure Data Lake Gen1 de la CLI (v2)

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SE APLICA A: Extensión 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

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