Componente Esporta dati

Questo articolo descrive un componente nella finestra di progettazione di Azure Machine Learning.

Usare questo componente per salvare i risultati, i dati intermedi e i dati di lavoro dalle pipeline nelle destinazioni di archiviazione cloud.

Questo componente supporta l'esportazione dei dati nei servizi dati cloud seguenti:

• Contenitore BLOB di Azure
• Condivisione file di Azure
• Azure Data Lake Storage Gen1
• Azure Data Lake Storage Gen2
• Database SQL di Azure

Prima di esportare i dati, è necessario registrare un archivio dati nell'area di lavoro di Azure Machine Learning. Per altre informazioni, vedere Accedere ai dati nei servizi di archiviazione di Azure.

Come configurare l'esportazione dei dati

1. Aggiungere il componente Esporta dati alla pipeline nella finestra di progettazione. È possibile trovare questo componente nella categoria Input e Output .

2. Connettere Export Data (Esporta dati ) al componente contenente i dati da esportare.

3. Selezionare Esporta dati per aprire il riquadro Proprietà .

4. Per Archivio dati selezionare un archivio dati esistente nell'elenco a discesa. È anche possibile creare un nuovo archivio dati. Vedere Accedere ai dati nei servizi di archiviazione di Azure.

   Nota

   L'esportazione di dati di un determinato tipo di dati in una colonna di database SQL specificata come un altro tipo di dati non è supportata. La tabella di destinazione non deve necessariamente esistere per prima.

5. La casella di controllo Rigenera l'output decide se eseguire il componente per rigenerare l'output in fase di esecuzione.

   È deselezionata per impostazione predefinita, ovvero se il componente è stato eseguito con gli stessi parametri in precedenza, il sistema riutilizzerà l'output dell'ultima esecuzione per ridurre il tempo di esecuzione.

   Se questa opzione è selezionata, il sistema eseguirà nuovamente il componente per rigenerare l'output.

6. Definire il percorso nell'archivio dati in cui si trovano i dati. Il percorso è un percorso relativo. Si supponga data/testoutput , ad esempio, che i dati di input di Export Data verranno esportati data/testoutput nell'archivio dati impostato nelle impostazioni di output del componente.

   Nota

   I percorsi vuoti o i percorsi URL non sono consentiti.

7. In Formato file selezionare il formato in cui archiviare i dati.

8. Inviare la pipeline.

Limitazioni

A causa della limitazione di accesso datstore, se la pipeline di inferenza contiene il componente Esporta dati , verrà rimossa automaticamente quando si esegue la distribuzione nell'endpoint in tempo reale.

Passaggi successivi

Vedere il set di componenti disponibili per Azure Machine Learning.