AdlaCompute クラス
Azure Machine Learning で Azure Data Lake Analytics コンピューティング先を管理します。
Azure Data Lake Analytics は、Azure クラウド内のビッグ データ分析プラットフォームです。 これは、Azure Machine Learning パイプラインでコンピューティング先として使用できます。 詳細については、「Azure Machine Learning でのコンピューティング先とは」を参照してください。
ComputeTarget クラスコンストラクター。
指定されたワークスペースに関連付けられている Compute オブジェクトのクラウド表現を取得します。 取得した Compute オブジェクトの特定の型に対応する子クラスのインスタンスを返します。
- 継承
-
AdlaCompute
コンストラクター
AdlaCompute(workspace, name)パラメーター
注釈
使用する前に、Azure Data Lake Analytics アカウントを作成します。 作成するには、「Azure Data Lake Analytics の使用を開始する」を参照してください。
次の例では、attach_configuration メソッドを使用して、ADLA アカウントをワークスペースにアタッチする方法を示します。
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))
メソッド
| attach |
非推奨。 代わりに、 既存の Azure Data Lake Analytics コンピューティング リソースを、指定されたワークスペースに関連付けます。 |
| attach_configuration |
Azure Data Lake Analytics コンピューティング先をアタッチするための構成オブジェクトを作成します。 |
| delete |
その関連付けられているワークスペースから AdlaCompute オブジェクトを削除します。 このオブジェクトが Azure Machine Learning によって作成された場合は、対応するクラウド ベースのオブジェクトも削除されます。 このオブジェクトが外部で作成され、ワークスペースにのみアタッチされる場合、ComputeTargetException が発生し、何も変更されません。 |
| deserialize |
JSON オブジェクトを AdlaCompute オブジェクトに変換します。 |
| detach |
その関連付けられているワークスペースから AdlaCompute オブジェクトをデタッチします。 基になるクラウド オブジェクトは削除されません。関連付けのみが削除されます。 |
| refresh_state |
オブジェクトのプロパティのインプレース更新を実行します。 このメソッドは、対応するクラウド オブジェクトの現在の状態に基づいてプロパティを更新します。 これは主に、コンピューティング状態の手動ポーリングに使用されます。 |
| serialize |
この AdlaCompute オブジェクトを JSON のシリアル化された辞書に変換します。 |
attach
非推奨。 代わりに、attach_configuration メソッドを使用してください。
既存の Azure Data Lake Analytics コンピューティング リソースを、指定されたワークスペースに関連付けます。
static attach(workspace, name, resource_id)パラメーター
戻り値
コンピューティング オブジェクトの AdlaCompute オブジェクト表現。
の戻り値の型 :
例外
attach_configuration
Azure Data Lake Analytics コンピューティング先をアタッチするための構成オブジェクトを作成します。
static attach_configuration(resource_group=None, account_name=None, resource_id=None)パラメーター
戻り値
コンピューティング オブジェクトをアタッチするときに使用する構成オブジェクト。
の戻り値の型 :
例外
delete
その関連付けられているワークスペースから AdlaCompute オブジェクトを削除します。
このオブジェクトが Azure Machine Learning によって作成された場合は、対応するクラウド ベースのオブジェクトも削除されます。 このオブジェクトが外部で作成され、ワークスペースにのみアタッチされる場合、ComputeTargetException が発生し、何も変更されません。
delete()例外
deserialize
JSON オブジェクトを AdlaCompute オブジェクトに変換します。
static deserialize(workspace, object_dict)パラメーター
戻り値
指定された JSON オブジェクトの AdlaCompute 表現。
の戻り値の型 :
例外
注釈
指定されたワークスペースが、Compute が関連付けられているワークスペースではない場合、ComputeTargetException を発生させます。
detach
その関連付けられているワークスペースから AdlaCompute オブジェクトをデタッチします。
基になるクラウド オブジェクトは削除されません。関連付けのみが削除されます。
detach()例外
refresh_state
オブジェクトのプロパティのインプレース更新を実行します。
このメソッドは、対応するクラウド オブジェクトの現在の状態に基づいてプロパティを更新します。 これは主に、コンピューティング状態の手動ポーリングに使用されます。
refresh_state()例外
serialize
この AdlaCompute オブジェクトを JSON のシリアル化された辞書に変換します。
serialize()戻り値
この AdlaCompute オブジェクトの JSON 表現。
の戻り値の型 :
例外
フィードバック
以下は間もなく提供いたします。2024 年を通じて、コンテンツのフィードバック メカニズムとして GitHub の issue を段階的に廃止し、新しいフィードバック システムに置き換えます。 詳細については、「https://aka.ms/ContentUserFeedback」を参照してください。
フィードバックの送信と表示