AdlaCompute Klasa

Zarządza docelowym obiektem obliczeniowym usługi Azure Data Lake Analytics w usłudze Azure Machine Learning.

Usługa Azure Data Lake Analytics to platforma do analizy danych big data w chmurze platformy Azure. Może być używana jako cel obliczeniowy z potokami usługi Azure Machine Learning. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Co to są docelowe obiekty obliczeniowe w usłudze Azure Machine Learning?

Klasa ComputeTarget, konstruktor.

Pobieranie reprezentacji chmury obiektu obliczeniowego skojarzonego z podanym obszarem roboczym. Zwraca wystąpienie klasy podrzędnej odpowiadające określonemu typowi pobranego obiektu obliczeniowego.

Dziedziczenie
AdlaCompute

Konstruktor

AdlaCompute(workspace, name)

Parametry

workspace
Workspace
Wymagane

Obiekt obszaru roboczego zawierający obiekt AdlaCompute do pobrania.

name
str
Wymagane

Nazwa obiektu AdlaCompute do pobrania.

workspace
Workspace
Wymagane

Obiekt obszaru roboczego zawierający obiekt Compute do pobrania.

name
str
Wymagane

Nazwa obiektu Compute do pobrania.

Uwagi

Utwórz konto usługi Azure Data Lake Analytics przed użyciem. Aby je utworzyć, zobacz Wprowadzenie do usługi Azure Data Lake Analytics.

W poniższym przykładzie pokazano, jak dołączyć konto usługi ADLA do obszaru roboczego przy użyciu attach_configuration metody .


   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))

Pełna próbka jest dostępna w witrynie 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

Metody

attach

PRZESTARZAŁE. attach_configuration Zamiast tego użyj metody .

Skojarz istniejący zasób obliczeniowy usługi Azure Data Lake Analytics z podanym obszarem roboczym.

attach_configuration

Utwórz obiekt konfiguracji na potrzeby dołączania docelowego obiektu obliczeniowego usługi Azure Data Lake Analytics.

delete

Usuń obiekt AdlaCompute ze skojarzonego obszaru roboczego.

Jeśli ten obiekt został utworzony za pomocą usługi Azure Machine Learning, odpowiednie obiekty oparte na chmurze również zostaną usunięte. Jeśli ten obiekt został utworzony zewnętrznie i dołączony tylko do obszaru roboczego, zgłasza element ComputeTargetException i nic się nie zmienia.

deserialize

Przekonwertuj obiekt JSON na obiekt AdlaCompute.

detach

Odłącz obiekt AdlaCompute od skojarzonego obszaru roboczego.

Bazowe obiekty w chmurze nie są usuwane, tylko skojarzenie jest usuwane.

refresh_state

Wykonaj aktualizację w miejscu właściwości obiektu.

Ta metoda aktualizuje właściwości na podstawie bieżącego stanu odpowiedniego obiektu w chmurze. Jest to używane głównie do ręcznego sondowania stanu obliczeniowego.

serialize

Przekonwertuj ten obiekt AdlaCompute na słownik serializacji JSON.

attach

PRZESTARZAŁE. attach_configuration Zamiast tego użyj metody .

Skojarz istniejący zasób obliczeniowy usługi Azure Data Lake Analytics z podanym obszarem roboczym.

static attach(workspace, name, resource_id)

Parametry

workspace
Workspace
Wymagane

Obiekt obszaru roboczego, z który ma być skojarzony zasób obliczeniowy.

name
str
Wymagane

Nazwa, która ma być skojarzyna z zasobem obliczeniowym w podanym obszarze roboczym. Nie musi odpowiadać nazwie zasobu obliczeniowego do dołączenia.

resource_id
str
Wymagane

Identyfikator zasobu platformy Azure dla dołączonego zasobu obliczeniowego.

Zwraca

Obiekt AdlaCompute reprezentujący obiekt obliczeniowy.

Typ zwracany

Wyjątki

attach_configuration

Utwórz obiekt konfiguracji na potrzeby dołączania docelowego obiektu obliczeniowego usługi Azure Data Lake Analytics.

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

Parametry

resource_group
str
wartość domyślna: None

Nazwa grupy zasobów, w której znajduje się konto Data Lake Analytics.

account_name
str
wartość domyślna: None

Nazwa konta Data Lake Analytics.

resource_id
str
wartość domyślna: None

Identyfikator zasobu platformy Azure dla dołączonego zasobu obliczeniowego.

Zwraca

Obiekt konfiguracji, który ma być używany podczas dołączania obiektu obliczeniowego.

Typ zwracany

Wyjątki

delete

Usuń obiekt AdlaCompute ze skojarzonego obszaru roboczego.

Jeśli ten obiekt został utworzony za pomocą usługi Azure Machine Learning, odpowiednie obiekty oparte na chmurze również zostaną usunięte. Jeśli ten obiekt został utworzony zewnętrznie i dołączony tylko do obszaru roboczego, zgłasza element ComputeTargetException i nic się nie zmienia.

delete()

Wyjątki

deserialize

Przekonwertuj obiekt JSON na obiekt AdlaCompute.

static deserialize(workspace, object_dict)

Parametry

workspace
Workspace
Wymagane

Obiekt obszaru roboczego, z który jest skojarzony obiekt AdlaCompute.

object_dict
dict
Wymagane

Obiekt JSON do konwersji na obiekt AdlaCompute.

Zwraca

Reprezentacja udostępnionego obiektu JSON w usłudze AdlaCompute.

Typ zwracany

Wyjątki

Uwagi

Zgłasza wartość , ComputeTargetException jeśli podany obszar roboczy nie jest obszarem roboczym skojarzonym z usługą Compute.

detach

Odłącz obiekt AdlaCompute od skojarzonego obszaru roboczego.

Bazowe obiekty w chmurze nie są usuwane, tylko skojarzenie jest usuwane.

detach()

Wyjątki

refresh_state

Wykonaj aktualizację w miejscu właściwości obiektu.

Ta metoda aktualizuje właściwości na podstawie bieżącego stanu odpowiedniego obiektu w chmurze. Jest to używane głównie do ręcznego sondowania stanu obliczeniowego.

refresh_state()

Wyjątki

serialize

Przekonwertuj ten obiekt AdlaCompute na słownik serializacji JSON.

serialize()

Zwraca

Reprezentacja JSON tego obiektu AdlaCompute.

Typ zwracany

Wyjątki