AdlaCompute Kelas

Mengelola target komputasi Azure Data Lake Analytics di Azure Machine Learning.

Azure Data Lake Analytics adalah platform analitik data besar di cloud Azure. Ini dapat digunakan sebagai target komputasi dengan alur Azure Machine Learning. Untuk informasi selengkapnya, lihat Apa itu target komputasi di Azure Machine Learning?

Konstruktor Class ComputeTarget.

Ambil representasi cloud dari objek Komputasi yang terkait dengan ruang kerja yang disediakan. Mengembalikan instans kelas anak yang sesuai dengan jenis tertentu dari objek Komputasi yang diambil.

Konstruktor

AdlaCompute(workspace, name)

Parameter

Nama	Deskripsi
workspace Diperlukan	Workspace Objek ruang kerja yang berisi objek AdlaCompute untuk diambil.
name Diperlukan	str Nama objek AdlaCompute yang akan diambil.
workspace Diperlukan	Workspace Objek ruang kerja yang berisi objek Komputasi untuk diambil.
name Diperlukan	str Nama objek Komputasi yang akan diambil.

Keterangan

Membuat akun Azure Data Lake Analytics sebelum menggunakannya. Untuk membuatnya, lihat Mulai menggunakan Azure Data Lake Analytics.

Contoh berikut menunjukkan cara melampirkan akun ADLA ke ruang kerja menggunakan attach_configuration metode .


   adla_compute_name = 'testadl' # Name to associate with new compute in workspace

   # ADLA account details needed to attach as compute to workspace
   adla_account_name = "<adla_account_name>" # Name of the Azure Data Lake Analytics account
   adla_resource_group = "<adla_resource_group>" # Name of the resource group which contains this account

   try:
       # check if already attached
       adla_compute = AdlaCompute(ws, adla_compute_name)
   except ComputeTargetException:
       print('attaching adla compute...')
       attach_config = AdlaCompute.attach_configuration(resource_group=adla_resource_group, account_name=adla_account_name)
       adla_compute = ComputeTarget.attach(ws, adla_compute_name, attach_config)
       adla_compute.wait_for_completion()

   print("Using ADLA compute:{}".format(adla_compute.cluster_resource_id))
   print("Provisioning state:{}".format(adla_compute.provisioning_state))
   print("Provisioning errors:{}".format(adla_compute.provisioning_errors))

Sampel lengkap tersedia dari https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/machine-learning-pipelines/intro-to-pipelines/aml-pipelines-use-adla-as-compute-target.ipynb

Metode

attach	USANG. Gunakan metode sebagai gantinya `attach_configuration` . Kaitkan sumber daya komputasi Azure Data Lake Analytics yang ada dengan ruang kerja yang disediakan.
attach_configuration	Buat objek konfigurasi untuk melampirkan target komputasi Azure Data Lake Analytics.
delete	Hapus objek AdlaCompute dari ruang kerja terkait. Jika objek ini dibuat melalui Azure Machine Learning, objek berbasis cloud yang sesuai juga akan dihapus. Jika objek ini dibuat secara eksternal dan hanya dilampirkan ke ruang kerja, objek ini akan menaikkan ComputeTargetException dan tidak ada yang diubah.
deserialize	Mengonversi objek JSON menjadi objek AdlaCompute.
detach	Lepaskan objek AdlaCompute dari ruang kerja terkait. Objek cloud yang mendasar tidak dihapus, hanya asosiasi yang dihapus.
refresh_state	Lakukan pembaruan di tempat properti objek. Metode ini memperbarui properti berdasarkan status objek cloud yang sesuai saat ini. Ini terutama digunakan untuk polling manual status komputasi.
serialize	Konversikan objek AdlaCompute ini menjadi kamus serial JSON.

attach

USANG. Gunakan metode sebagai gantinya attach_configuration .

Kaitkan sumber daya komputasi Azure Data Lake Analytics yang ada dengan ruang kerja yang disediakan.

static attach(workspace, name, resource_id)

Parameter

Nama	Deskripsi
workspace Diperlukan	Workspace Objek ruang kerja untuk mengaitkan sumber daya komputasi.
name Diperlukan	str Nama yang akan dikaitkan dengan sumber daya komputasi di dalam ruang kerja yang disediakan. Tidak harus cocok dengan nama sumber daya komputasi yang akan dilampirkan.
resource_id Diperlukan	str ID sumber daya Azure untuk sumber daya komputasi yang dilampirkan.

Mengembalikan

Jenis	Deskripsi
AdlaCompute	Representasi objek AdlaCompute dari objek komputasi.

Pengecualian

Jenis	Deskripsi
ComputeTargetException

attach_configuration

Buat objek konfigurasi untuk melampirkan target komputasi Azure Data Lake Analytics.

static attach_configuration(resource_group=None, account_name=None, resource_id=None)

Parameter

Nama	Deskripsi
resource_group	str Nama grup sumber daya tempat akun Data Lake Analytics berada. Nilai default: None
account_name	str Ketik nama akun Data Lake Analytics. Nilai default: None
resource_id	str ID sumber daya Azure untuk sumber daya komputasi yang dilampirkan. Nilai default: None

Mengembalikan

Jenis	Deskripsi
DataLakeAnalyticsAttachConfiguration	Objek konfigurasi yang akan digunakan saat melampirkan objek komputasi.

delete

Hapus objek AdlaCompute dari ruang kerja terkait.

Jika objek ini dibuat melalui Azure Machine Learning, objek berbasis cloud yang sesuai juga akan dihapus. Jika objek ini dibuat secara eksternal dan hanya dilampirkan ke ruang kerja, objek ini akan menaikkan ComputeTargetException dan tidak ada yang diubah.

delete()

Pengecualian

Jenis	Deskripsi
ComputeTargetException

deserialize

Mengonversi objek JSON menjadi objek AdlaCompute.

static deserialize(workspace, object_dict)

Parameter

Nama	Deskripsi
workspace Diperlukan	Workspace Objek ruang kerja yang dikaitkan dengan objek AdlaCompute.
object_dict Diperlukan	dict Objek JSON untuk dikonversi ke objek AdlaCompute.

Mengembalikan

Jenis	Deskripsi
AdlaCompute	Representasi AdlaCompute dari objek JSON yang disediakan.

Pengecualian

Jenis	Deskripsi
ComputeTargetException

Keterangan

Menaikkan jika ruang kerja yang ComputeTargetException disediakan bukan ruang kerja yang dikaitkan dengan Komputasi.

detach

Lepaskan objek AdlaCompute dari ruang kerja terkait.

Objek cloud yang mendasar tidak dihapus, hanya asosiasi yang dihapus.

detach()

Pengecualian

Jenis	Deskripsi
ComputeTargetException

refresh_state

Lakukan pembaruan di tempat properti objek.

Metode ini memperbarui properti berdasarkan status objek cloud yang sesuai saat ini. Ini terutama digunakan untuk polling manual status komputasi.

refresh_state()

serialize

Konversikan objek AdlaCompute ini menjadi kamus serial JSON.

serialize()

Mengembalikan

Jenis	Deskripsi
dict	Representasi JSON dari objek AdlaCompute ini.

Saran dan Komentar

Apakah halaman ini membantu?