az ml datastore
참고
이 참조는 Azure CLI 대한 azure-cli-ml 확장의 일부이며 버전 2.0.28 이상이 필요합니다. az ml datastore 명령을 처음 실행할 때 확장이 자동으로 설치됩니다. 확장에 대해 자세히 알아보세요.
Azure ML 작업 영역에서 데이터스토어를 관리하고 사용하기 위한 명령입니다.
명령
| az ml datastore attach-adls |
ADLS 데이터 저장소를 연결합니다. |
| az ml datastore attach-adls-gen2 |
ADLS Gen2 데이터 저장소를 연결합니다. |
| az ml datastore attach-blob |
Blob Storage 데이터 저장소를 연결합니다. |
| az ml datastore attach-dbfs |
Databricks 파일 시스템 데이터 저장소를 연결합니다. |
| az ml datastore attach-file |
파일 공유 데이터 저장소를 연결합니다. |
| az ml datastore attach-mysqldb |
Azure MySQL 데이터 저장소를 연결합니다. |
| az ml datastore attach-psqldb |
Azure PostgreSQL 데이터 저장소를 연결합니다. |
| az ml datastore attach-sqldb |
Azure SQL 데이터 저장소를 연결합니다. |
| az ml datastore detach |
이름으로 데이터 저장소를 분리합니다. |
| az ml datastore download |
데이터 저장소에서 파일을 다운로드합니다. |
| az ml datastore list |
작업 영역의 데이터스토어 나열 |
| az ml datastore set-default |
작업 영역 기본 데이터 저장소를 이름으로 설정합니다. |
| az ml datastore show |
이름으로 단일 데이터 저장소를 표시합니다. |
| az ml datastore show-default |
작업 영역 기본 데이터 저장소를 표시합니다. |
| az ml datastore upload |
데이터 저장소에 파일을 업로드합니다. |
az ml datastore attach-adls
ADLS 데이터 저장소를 연결합니다.
az ml datastore attach-adls --client-id
--client-secret
--name
--store-name
--tenant-id
[--adls-resource-group]
[--adls-subscription-id]
[--authority-url]
[--grant-workspace-msi-access]
[--include-secret]
[--output-metadata-file]
[--path]
[--resource-group]
[--resource-url]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
필수 매개 변수
서비스 주체의 클라이언트/애플리케이션 ID입니다.
서비스 주체의 비밀입니다.
데이터 저장소 이름입니다.
ADLS 저장소 이름입니다.
서비스 주체 테넌트 ID입니다.
선택적 매개 변수
ADLS 저장소가 속한 리소스 그룹입니다.
ADLS 저장소가 속한 구독의 ID입니다.
사용자를 인증하는 데 사용되는 기관 URL입니다.
기본값은 False입니다. Machine Learning Studio에서 가상 네트워크 뒤의 데이터에 액세스하려면 True로 설정합니다. 이렇게 하면 Machine Learning Studio에서 데이터 액세스가 인증을 위해 작업 영역 관리 ID를 사용합니다. 옵트인하려면 스토리지의 소유자 또는 사용자 액세스 관리자이어야 합니다. 필요한 권한이 없는 경우 관리자에게 구성하도록 요청합니다. '에 대해 자세히 https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-enable-studio-virtual-network 알아보세요.
데이터스토어에 대해 등록된 비밀을 표시합니다.
구조적 개체 출력을 위한 선택적 출력 파일 위치를 제공합니다.
실행 구성 파일의 루트 디렉터리에 대한 경로입니다.
리소스 그룹 이름
데이터 레이크 저장소에서 수행할 작업을 결정합니다.
구독 ID를 지정합니다.
작업 영역 이름입니다.
로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.
이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.
오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.
출력 형식입니다.
JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용 및 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.
로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.
az ml datastore attach-adls-gen2
ADLS Gen2 데이터 저장소를 연결합니다.
az ml datastore attach-adls-gen2 --account-name
--client-id
--client-secret
--file-system
--name
--tenant-id
[--adlsgen2-account-resource-group]
[--adlsgen2-account-subscription-id]
[--authority-url]
[--endpoint]
[--grant-workspace-msi-access]
[--include-secret]
[--output-metadata-file]
[--path]
[--protocol]
[--resource-group]
[--resource-url]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
필수 매개 변수
스토리지 계정 이름입니다.
서비스 주체의 클라이언트/애플리케이션 ID입니다.
서비스 주체의 비밀입니다.
ADLS Gen2 파일 시스템 이름입니다.
데이터 저장소 이름입니다.
서비스 주체 테넌트 ID입니다.
선택적 매개 변수
ADLS Gen2 스토리지 계정의 리소스 그룹입니다.
ADLS Gen2 스토리지 계정의 구독 ID입니다.
사용자를 인증하는 데 사용되는 기관 URL입니다.
스토리지 계정의 엔드포인트입니다. 기본값은 core.windows.net.
기본값은 False입니다. Machine Learning Studio에서 가상 네트워크 뒤의 데이터에 액세스하려면 True로 설정합니다. 이렇게 하면 Machine Learning Studio에서 데이터 액세스가 인증을 위해 작업 영역 관리 ID를 사용합니다. 옵트인하려면 스토리지의 소유자 또는 사용자 액세스 관리자이어야 합니다. 필요한 권한이 없는 경우 관리자에게 구성하도록 요청합니다. '에 대해 자세히 https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-enable-studio-virtual-network 알아보세요.
데이터스토어에 대해 등록된 비밀을 표시합니다.
구조적 개체 출력을 위한 선택적 출력 파일 위치를 제공합니다.
실행 구성 파일의 루트 디렉터리에 대한 경로입니다.
Blob 컨테이너에 연결하는 데 사용할 프로토콜입니다. 지정하지 않으면 기본적으로 https로 설정됩니다.
리소스 그룹 이름
데이터 레이크 저장소에서 수행할 작업을 결정합니다.
구독 ID를 지정합니다.
작업 영역 이름입니다.
로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.
이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.
오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.
출력 형식입니다.
JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용 및 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.
로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.
az ml datastore attach-blob
Blob Storage 데이터 저장소를 연결합니다.
az ml datastore attach-blob --account-name
--container-name
--name
[--account-key]
[--endpoint]
[--grant-workspace-msi-access]
[--include-secret]
[--output-metadata-file]
[--path]
[--protocol]
[--resource-group]
[--sas-token]
[--storage-account-resource-group]
[--storage-account-subscription-id]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
필수 매개 변수
스토리지 계정 이름입니다.
Blob 컨테이너 이름입니다.
데이터 저장소 이름입니다.
선택적 매개 변수
스토리지 계정 키입니다.
스토리지 계정의 엔드포인트입니다. 기본값은 core.windows.net.
기본값은 False입니다. Machine Learning Studio에서 가상 네트워크 뒤의 데이터에 액세스하려면 True로 설정합니다. 이렇게 하면 Machine Learning Studio에서 데이터 액세스가 인증을 위해 작업 영역 관리 ID를 사용합니다. 옵트인하려면 스토리지의 소유자 또는 사용자 액세스 관리자이어야 합니다. 필요한 권한이 없는 경우 관리자에게 구성하도록 요청합니다. '에 대해 자세히 https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-enable-studio-virtual-network 알아보세요.
데이터스토어에 대해 등록된 비밀을 표시합니다.
구조적 개체 출력을 위한 선택적 출력 파일 위치를 제공합니다.
실행 구성 파일의 루트 디렉터리에 대한 경로입니다.
Blob 컨테이너에 연결하는 데 사용할 프로토콜입니다. 지정하지 않으면 기본적으로 https로 설정됩니다.
리소스 그룹 이름
Blob 컨테이너에 대한 SAS 토큰입니다.
스토리지 계정의 리소스 그룹입니다.
스토리지 계정의 구독 ID입니다.
구독 ID를 지정합니다.
작업 영역 이름입니다.
로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.
이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.
오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.
출력 형식입니다.
JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용 및 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.
로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.
az ml datastore attach-dbfs
Databricks 파일 시스템 데이터 저장소를 연결합니다.
az ml datastore attach-dbfs --name
[--output-metadata-file]
[--path]
[--resource-group]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
필수 매개 변수
데이터 저장소 이름입니다.
선택적 매개 변수
구조적 개체 출력을 위한 선택적 출력 파일 위치를 제공합니다.
실행 구성 파일의 루트 디렉터리에 대한 경로입니다.
리소스 그룹 이름
구독 ID를 지정합니다.
작업 영역 이름입니다.
로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.
이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.
오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.
출력 형식입니다.
JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용 및 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.
로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.
az ml datastore attach-file
파일 공유 데이터 저장소를 연결합니다.
az ml datastore attach-file --account-name
--name
--share-name
[--account-key]
[--endpoint]
[--include-secret]
[--output-metadata-file]
[--path]
[--protocol]
[--resource-group]
[--sas-token]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
필수 매개 변수
스토리지 계정 이름입니다.
데이터 저장소 이름입니다.
파일 공유 이름입니다.
선택적 매개 변수
스토리지 계정 키입니다.
스토리지 계정의 엔드포인트입니다. 기본값은 core.windows.net.
데이터스토어에 대해 등록된 비밀을 표시합니다.
구조적 개체 출력을 위한 선택적 출력 파일 위치를 제공합니다.
실행 구성 파일의 루트 디렉터리에 대한 경로입니다.
Blob 컨테이너에 연결하는 데 사용할 프로토콜입니다. 지정하지 않으면 기본적으로 https로 설정됩니다.
리소스 그룹 이름
Blob 컨테이너에 대한 SAS 토큰입니다.
구독 ID를 지정합니다.
작업 영역 이름입니다.
로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.
이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.
오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.
출력 형식입니다.
JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용 및 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.
로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.
az ml datastore attach-mysqldb
Azure MySQL 데이터 저장소를 연결합니다.
az ml datastore attach-mysqldb --database-name
--name
--password
--server-name
--user-id
[--endpoint]
[--include-secret]
[--output-metadata-file]
[--path]
[--port]
[--resource-group]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
필수 매개 변수
데이터베이스 이름입니다.
데이터 저장소 이름입니다.
암호입니다.
SQL/PostgreSQL/MySQL 서버 이름입니다.
사용자 ID입니다.
선택적 매개 변수
서버의 엔드포인트입니다. 기본값은 mysql.database.azure.com.
데이터스토어에 대해 등록된 비밀을 표시합니다.
구조적 개체 출력을 위한 선택적 출력 파일 위치를 제공합니다.
실행 구성 파일의 루트 디렉터리에 대한 경로입니다.
포트 번호.
리소스 그룹 이름
구독 ID를 지정합니다.
작업 영역 이름입니다.
로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.
이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.
오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.
출력 형식입니다.
JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용 및 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.
로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.
az ml datastore attach-psqldb
Azure PostgreSQL 데이터 저장소를 연결합니다.
az ml datastore attach-psqldb --database-name
--name
--password
--server-name
--user-id
[--endpoint]
[--enforce-ssl]
[--include-secret]
[--output-metadata-file]
[--path]
[--port]
[--resource-group]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
필수 매개 변수
데이터베이스 이름입니다.
데이터 저장소 이름입니다.
암호입니다.
SQL/PostgreSQL/MySQL 서버 이름입니다.
사용자 ID입니다.
선택적 매개 변수
서버의 엔드포인트입니다. 기본값은 postgres.database.azure.com.
이렇게 하면 서버의 ssl 값이 설정됩니다. 설정되지 않은 경우 기본값은 true입니다.
데이터스토어에 대해 등록된 비밀을 표시합니다.
구조적 개체 출력을 위한 선택적 출력 파일 위치를 제공합니다.
실행 구성 파일의 루트 디렉터리에 대한 경로입니다.
포트 번호.
리소스 그룹 이름
구독 ID를 지정합니다.
작업 영역 이름입니다.
로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.
이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.
오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.
출력 형식입니다.
JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용 및 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.
로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.
az ml datastore attach-sqldb
Azure SQL 데이터 저장소를 연결합니다.
az ml datastore attach-sqldb --database-name
--name
--server-name
[--authority-url]
[--client-id]
[--client-secret]
[--endpoint]
[--grant-workspace-msi-access]
[--include-secret]
[--output-metadata-file]
[--password]
[--path]
[--resource-group]
[--resource-url]
[--sql-resource-group]
[--sql-subscription-id]
[--subscription-id]
[--tenant-id]
[--username]
[--workspace-name]
필수 매개 변수
데이터베이스 이름입니다.
데이터 저장소 이름입니다.
SQL/PostgreSQL/MySQL 서버 이름입니다.
선택적 매개 변수
사용자를 인증하는 데 사용되는 기관 URL입니다.
서비스 주체/애플리케이션 ID입니다.
서비스 주체의 비밀입니다.
sql Server의 엔드포인트입니다. 기본값은 database.windows.net.
기본값은 False입니다. Machine Learning Studio에서 가상 네트워크 뒤의 데이터에 액세스하려면 True로 설정합니다. 이렇게 하면 Machine Learning Studio에서 데이터 액세스가 인증을 위해 작업 영역 관리 ID를 사용합니다. 옵트인하려면 스토리지의 소유자 또는 사용자 액세스 관리자이어야 합니다. 필요한 권한이 없는 경우 관리자에게 구성하도록 요청합니다. '에 대해 자세히 https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/how-to-enable-studio-virtual-network 알아보세요.
데이터스토어에 대해 등록된 비밀을 표시합니다.
구조적 개체 출력을 위한 선택적 출력 파일 위치를 제공합니다.
데이터베이스에 액세스할 데이터베이스 사용자의 암호입니다.
실행 구성 파일의 루트 디렉터리에 대한 경로입니다.
리소스 그룹 이름
데이터베이스에서 수행할 작업을 결정합니다.
Azure Sql Server의 리소스 그룹입니다.
Azure Sql Server의 구독 ID입니다.
구독 ID를 지정합니다.
서비스 주체 테넌트 ID입니다.
데이터베이스에 액세스할 데이터베이스 사용자의 사용자 이름입니다.
작업 영역 이름입니다.
로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.
이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.
오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.
출력 형식입니다.
JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용 및 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.
로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.
az ml datastore detach
이름으로 데이터 저장소를 분리합니다.
az ml datastore detach --name
[--output-metadata-file]
[--path]
[--resource-group]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
필수 매개 변수
데이터 저장소 이름입니다.
선택적 매개 변수
구조적 개체 출력을 위한 선택적 출력 파일 위치를 제공합니다.
실행 구성 파일의 루트 디렉터리에 대한 경로입니다.
리소스 그룹 이름
구독 ID를 지정합니다.
작업 영역 이름입니다.
로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.
이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.
오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.
출력 형식입니다.
JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용 및 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.
로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.
az ml datastore download
데이터 저장소에서 파일을 다운로드합니다.
az ml datastore download --name
--target-path
[--hide-progress]
[--output-metadata-file]
[--overwrite]
[--path]
[--prefix]
[--resource-group]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
필수 매개 변수
데이터 저장소 이름입니다.
다운로드한 파일의 대상 경로입니다.
선택적 매개 변수
작업의 진행 상황을 숨길지 여부입니다.
구조적 개체 출력을 위한 선택적 출력 파일 위치를 제공합니다.
대상 파일이 있는 경우 덮어쓰기
실행 구성 파일의 루트 디렉터리에 대한 경로입니다.
다운로드할 파일에 대한 경로 필터입니다. 아무 것도 제공되지 않으면 는 모든 것을 다운로드합니다.
리소스 그룹 이름
구독 ID를 지정합니다.
작업 영역 이름입니다.
로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.
이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.
오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.
출력 형식입니다.
JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용 및 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.
로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.
az ml datastore list
작업 영역의 데이터스토어 나열
az ml datastore list [--include-secret]
[--output-metadata-file]
[--path]
[--resource-group]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
선택적 매개 변수
데이터스토어에 대해 등록된 비밀을 표시합니다.
구조적 개체 출력을 위한 선택적 출력 파일 위치를 제공합니다.
실행 구성 파일의 루트 디렉터리에 대한 경로입니다.
리소스 그룹 이름
구독 ID를 지정합니다.
작업 영역 이름입니다.
로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.
이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.
오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.
출력 형식입니다.
JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용 및 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.
로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.
az ml datastore set-default
작업 영역 기본 데이터 저장소를 이름으로 설정합니다.
az ml datastore set-default --name
[--output-metadata-file]
[--path]
[--resource-group]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
필수 매개 변수
데이터 저장소 이름입니다.
선택적 매개 변수
구조적 개체 출력을 위한 선택적 출력 파일 위치를 제공합니다.
실행 구성 파일의 루트 디렉터리에 대한 경로입니다.
리소스 그룹 이름
구독 ID를 지정합니다.
작업 영역 이름입니다.
로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.
이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.
오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.
출력 형식입니다.
JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용 및 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.
로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.
az ml datastore show
이름으로 단일 데이터 저장소를 표시합니다.
az ml datastore show --name
[--include-secret]
[--output-metadata-file]
[--path]
[--resource-group]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
필수 매개 변수
데이터 저장소 이름입니다.
선택적 매개 변수
데이터스토어에 대해 등록된 비밀을 표시합니다.
구조적 개체 출력을 위한 선택적 출력 파일 위치를 제공합니다.
실행 구성 파일의 루트 디렉터리에 대한 경로입니다.
리소스 그룹 이름
구독 ID를 지정합니다.
작업 영역 이름입니다.
로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.
이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.
오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.
출력 형식입니다.
JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용 및 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.
로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.
az ml datastore show-default
작업 영역 기본 데이터 저장소를 표시합니다.
az ml datastore show-default [--include-secret]
[--output-metadata-file]
[--path]
[--resource-group]
[--subscription-id]
[--workspace-name]
선택적 매개 변수
데이터스토어에 대해 등록된 비밀을 표시합니다.
구조적 개체 출력을 위한 선택적 출력 파일 위치를 제공합니다.
실행 구성 파일의 루트 디렉터리에 대한 경로입니다.
리소스 그룹 이름
구독 ID를 지정합니다.
작업 영역 이름입니다.
로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.
이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.
오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.
출력 형식입니다.
JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용 및 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.
로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.
az ml datastore upload
데이터 저장소에 파일을 업로드합니다.
az ml datastore upload --name
--src-path
[--hide-progress]
[--output-metadata-file]
[--overwrite]
[--path]
[--resource-group]
[--subscription-id]
[--target-path]
[--workspace-name]
필수 매개 변수
데이터 저장소 이름입니다.
데이터를 업로드할 경로입니다.
선택적 매개 변수
작업의 진행 상황을 숨길지 여부입니다.
구조적 개체 출력을 위한 선택적 출력 파일 위치를 제공합니다.
대상 파일이 있는 경우 덮어쓰기
실행 구성 파일의 루트 디렉터리에 대한 경로입니다.
리소스 그룹 이름
구독 ID를 지정합니다.
컨테이너에 데이터를 업로드할 경로입니다. 기본적으로 루트에 업로드합니다.
작업 영역 이름입니다.
로깅의 자세한 정도를 늘려 모든 디버그 로그를 표시합니다.
이 도움말 메시지를 표시하고 종료합니다.
오류만 표시하고, 경고를 표시하지 않습니다.
출력 형식입니다.
JMESPath 쿼리 문자열입니다. 자세한 내용 및 예제는 http://jmespath.org/를 참조하세요.
로깅의 자세한 정도를 늘립니다. 전체 디버그 로그를 표시하려면 --debug를 사용합니다.