Megosztás a következőn keresztül:

Exportálás Azure Table-be

  • Cikk

Fontos

A (klasszikus) Machine Learning Studio támogatása 2024. augusztus 31-én megszűnik. Javasoljuk, hogy addig térjen át az Azure Machine Learning használatára.

2021. december 1-től kezdve nem fog tudni létrehozni új (klasszikus) Machine Learning Studio-erőforrásokat. 2024. augusztus 31-ig továbbra is használhatja a meglévő (klasszikus) Machine Learning Studio-erőforrásokat.

A (klasszikus) ML Studio dokumentációjának kivezetése folyamatban van, és a jövőben nem várható a frissítése.

Ez a cikk bemutatja, hogyan használhatja az Exportálás az Azure-ba lehetőséget a Machine Learning Studio (klasszikus) Adatok exportálása moduljában.

Megjegyzés

A következőkre vonatkozik: Machine Learning Studio (klasszikus)

Hasonló húzással használható modulok érhetők el Azure Machine Learning tervezőben.

Ez a lehetőség akkor hasznos, ha eredményeket vagy köztes adatokat szeretne exportálni egy gépi tanulási kísérletből egy Azure-táblába. Az Azure Table Service egy adatkezelési szolgáltatás az Azure-ban, amely nagy mennyiségű strukturált, nem relációs adat tárolására képes. Ez egy NoSQL-adattár, amely hitelesített hívásokat fogad az Azure-ból és azon kívül.

Adatok exportálása Azure-táblába

  1. Adja hozzá az Adatok exportálása modult a kísérlethez. Ezt a modult a Studio (klasszikus) Adatbemenet és -kimenet kategóriájában találja.

  2. Csatlakozás a modulba, amely az Azure Table Storage-ba exportálni kívánt adatokat állítja elő.

  3. A Hitelesítés típusa beállítással adja meg, hogy nyilvános megosztott erőforrásba vagy bejelentkezési hitelesítő adatokat igénylő privát tárfiókba szeretne-e adatokat exportálni .

    • Nyilvános (SAS URL-cím): Válassza ezt a lehetőséget, ha a fiók támogatja a SAS URL-címen keresztüli hozzáférést. A Table SAS URI mezőbe írja vagy illessze be a fiókot és a nyilvános blobot definiáló teljes URI-t.

      Az SAS URL egy időkorrekta hozzáférési URL-cím, amelyet egy Azure Storage-segédprogrammal hozhat létre. A SAS URL-címről elérhető oldalon az adatok csak a következő formátumokkal tárolhatók: CSV, TSV és ARFF.

    • Fiók: Akkor válassza ezt a lehetőséget, ha az adatai privát fiókban adatokat tartalmaznak. Meg kell adnunk a hitelesítő adatokat is, beleértve a fiók nevét és a kulcsot.

  4. Ha az adatokat biztonságos, privát tárolóba szeretné exportálni, adja meg a fiók eléréséhez szükséges hitelesítő adatokat:

    • Táblafiók neve: Írja vagy illessze be az elérni kívánt blobot tartalmazó fiók nevét. Ha például a tárfiók teljes URL-címe https://myshared.table.core.windows.net, akkor a következőt kell begépelni: myshared.

    • Táblafiók kulcsa: Illessze be a tárfiókhoz társított hozzáférési kulcsot.

    • Tábla neve: Írja be az olvasni kívánt tábla nevét.

  5. Az oszloptulajdonságok használatával adja meg, hogy mely oszlopokat mentse a táblatárolóba, és mely oszlopokat kell használnia a táblaséma definiálása során.

    • Partíciókulcs: Válassza ki azt az oszlopot, amely az Azure-beli tábla mentett adatkészletének particionálásához Storage. Az Azure-beli táblák particionálva vannak a tárolócsomópontok közötti terheléselosztás támogatása érdekében. A táblaentitások partíciók szerint vannak rendezve; ezért a PartitionKey tulajdonság minden táblaművelethez szükséges.

    • Azure table row key (Azure-tábla sorkulcsa): Válassza ki a RowKey tulajdonsághoz használnia kell az oszlopot . A RowKey tulajdonság egy rendszertulajdonság, amely egy tábla minden entitásához szükséges. A PartitionKey tulajdonság mellett a tábla minden sorához egyedi indexet ad.

    Megjegyzés

    A RowKey és a PartitionKey oszlophoz eltérő oszlopokat kell használnia. Győződjön meg arról, hogy a RowKey vagy PartitionKey beállításhoz kiválasztott oszlopok is szerepelnek a céloszlopok listájában, különben hiba történik.

    • Azure-tábla forrásoszlopai: Az Azure-táblába menteni kívánt további oszlopokat jelöljön ki az adatkészletből. A PartitionKey és RowKey beállításhoz kiválasztott oszlopokat is bele kell foglalnia.

    További információ az Azure Storage táblákról: A Table Service adatmodell ismertetése.

  6. Adja meg a táblába írni kívánt oszlopok nevét.

    Fontos

    Meg kell adnia egy oszlopnevet a táblába kimenetként minden oszlophoz, beleértve a RowKey, a PartitionKey és az összes forrásoszlop nevét.

    Ha a névben szereplő oszlopnevek száma nem egyezik meg a kimeneti oszlopok számával, a rendszer hibát jelez.

    Új oszlopnevek begépelése esetén ezeket a forrásoszlopok oszlopindexelési sorrendjében kell meg adni.

  7. Azure-tábla írási módja: Azt jelzi, hogyan viselkedjen az Adatok exportálása , ha már léteznek adatok az Azure-táblában.

    • Beszúrás: Insert Entity A művelet beszúr egy új entitást egy egyedi elsődleges kulccsal, amely a PartitionKey és a RowKey tulajdonságok kombinációjából áll.

    • Egyesítés: A Merge Entity művelet frissíti a meglévő entitást az entitás tulajdonságainak frissítésével. Ez a művelet nem helyettesíti a meglévő entitást.

    • Csere: A Update Entity művelet lecseréli egy tábla adott entitásának tartalmát.

    • InsertOrReplace: A InsertOrReplace Entity művelet beszúrja az entitást, ha az entitás nem létezik. Ha az entitás létezik, lecseréli a meglévőt.

    • InsertOrMerge: A InsertOrMerge Entity művelet beszúrja az entitást, ha az entitás nem létezik. Ha az entitás létezik, egyesíti a megadott entitástulajdonságokat a már meglévőkkel.

  8. Gyorsítótárazott eredmények használata: Jelezze, hogy a kísérlet minden futtatásakor frissíteni szeretné-e az adatokat.

    Ha ezt a lehetőséget választja, az Adatok exportálása modul a kísérlet első futtatásakor menti az adatokat a megadott táblába, és ezt követően nem hajt végre írást, kivéve, ha a felfelé irányuló módosításokat végez.

    Ha nem választja ki ezt a beállítást, a rendszer a kísérlet minden futtatásakor adatokat ír a célhelyre, függetlenül attól, hogy az adatok azonosak-e vagy sem.

  9. Futtassa a kísérletet.

Technikai megjegyzések

Ez a szakasz az implementáció részleteit, tippeket és válaszokat tartalmazza a gyakori kérdésekre.

Gyakori kérdések

Miért kapok hibaüzenetet egy meglévő táblába való íráskor?

Ellenőrizze a tábla sémáját, és győződjön meg arról, hogy az oszlopok nevei és adattípusai azonosak. Az Azure Table Storage-ban például az AZONOSÍTÓ oszlopnak sztringnek kell lennie.

Ha a 0027-es hiba jelenik meg: Az átadott objektumok mérete inkonzisztens, ellenőrizze, hogy a tábla létezik-e a megadott tárolóban. Jelenleg az Azure ML csak a meglévő táblákba írhat.

Miért jelenik meg az a hiba, hogy egy meglévő oszlop nem található

Ha nem futtatta a kísérletet, az adatok exportálása néha nem észleli a felfelé irányuló oszlopokat. Ha módosításokat végzett a kísérletben, előfordulhat, hogy el kell távolítania az Adatok exportálása modult, majd hozzá kell adni és újra kell konfigurálnia.

Hogyan kerülendő el, hogy feleslegesen írjam újra ugyanezeket az adatokat?

Ha a kísérletben található adatok bármilyen okból megváltoznak, az Adatok exportálása modul mindig megírja az új adatokat.

Ha azonban olyan módosítással futtatja a kísérletet, amely nincs hatással az eredményekre, állítsa a Gyorsítótárazott eredmények használata beállítást TRUE (IGAZ) beállításra. A modul ellenőrzi, hogy a kísérlet korábban már futott-e ugyanazokkal a beállításokkal, és ha talál egy korábbi eredményt, a rendszer nem írja az adatokat az Azure-táblába.

Exportálhatók adatok egy másik földrajzi régióba

Igen. Ha azonban a tárfiók a gépi tanulási kísérlethez használt számítási csomóponttól eltérő régióban van, az adatelérés lassabb lehet. Ezen túl az előfizetésbe való be- és ki- és be bejövő adatbelépésekért is fizetnie kell.

Példák

A gépi tanulási modulok használatának példáiért tekintse meg a Azure AI Gallery.

Modulparaméterek

Nyilvános vagy SAS – Nyilvános beállítások

Name Tartomány Típus Alapértelmezett Description
Tábla SAS URI-ja bármelyik Sztring

Fiók – Privát fiók beállításai

Name Tartomány Típus Alapértelmezett Description
Táblafiók neve
Táblafiók kulcsa bármelyik SecureString (Biztonságos karakterlánc)

Tárolási lehetőségek

Name Tartomány Típus Alapértelmezett Description
Table name (Táblázat neve) Sztring Nincs
Partíciókulcs bármelyik SecureString (Biztonságos karakterlánc) Nincs Válassza ki azt az oszlopot, amely kulcsként lesz használva a tábla particionálásakor. Ha nincs kiválasztva oszlop, az oszlop neve lesz az összes bejegyzés partíciókulcsa
Azure-tábla sorkulcsa bármelyik ColumnPicker Nincs Válassza ki a táblasorok egyedi azonosítóját tartalmazó oszlopot. Az alapértelmezett érték egy GUID-alapú sorkulcs
Az Azure-tábla forrásoszlopai bármelyik ColumnPicker Nincs A táblába foglalni kívánt oszlopok megadása név vagy oszlopindex alapján
Az Azure-tábla céloszlopai bármelyik Sztring Nincs Írja be a céltábla által használt oszlopok nevét
Azure-tábla írási módja Lista: Beszúrás, Egyesítés, Csere, BeszúrásOrReplace, InsertOrMerge Enumeráció Nincs
Gyorsítótárazott eredmények használata IGAZ/HAMIS Logikai HAMIS A modul csak akkor lesz végrehajtva, ha nem létezik érvényes gyorsítótár; ellenkező esetben használjon gyorsítótárazott adatokat az előző végrehajtásból.

Kivételek

Kivétel Description
0027-es hiba Kivétel akkor fordul elő, ha két objektumnak azonos méretűnek kell lennie, de nem azok.
0003-as hiba Kivétel történik, ha egy vagy több bemenet null vagy üres.
0029-es hiba Kivétel történik, ha érvénytelen URI-t ad át.
0030-as hiba kivétel akkor fordul elő, ha nem lehet letölteni egy fájlt.
0002-es hiba Kivétel történik, ha egy vagy több paramétert nem lehetett a megadott típusból a cél metódus által megkövetelt típusra átalakítani.
0009-es hiba Kivétel történik, ha az Azure Storage-fiók neve vagy a tároló neve helytelenül van megadva.
0048-as hiba Kivétel akkor fordul elő, ha nem lehet megnyitni egy fájlt.
0046-os hiba Kivétel akkor fordul elő, ha nem lehet könyvtárat létrehozni a megadott elérési úton.
0049-es hiba Kivétel akkor fordul elő, ha nem lehet egy fájlt elemezni.

A Studio (klasszikus) moduljaival kapcsolatos hibák listájáért tekintse meg a Machine Learning hibakódokat.

Az API-kivételek listáját a hibakódok Machine Learning REST API.

Lásd még

Adatok importálása
Adatok exportálása
Exportálás Azure SQL Database
Exportálás Azure Blob Storage
Exportálás Hive-lekérdezésbe