Verileri Dışarı Aktarma

Azure 'da tablolar, Bloblar ve Azure SQL veritabanları gibi çeşitli bulut tabanlı depolama formlarına veri kümesi yazar

Kategori: veri girişi ve çıkışı

Not

Için geçerlidir: Machine Learning Studio (klasik)

Bu içerik yalnızca Studio (klasik) ile ilgili. Benzer sürükle ve bırak modülleri bir tasarımcıya Azure Machine Learning eklendi. İki sürümü karşılaştıran bu makalede daha fazla bilgi bulabilirsiniz.

Modüle genel bakış

Bu makalede, denemeleri (klasik) Azure Machine Learning Studio dışında bulut depolama hedeflerine, sonuçları, ara verileri ve çalışma verilerini kaydetmek için Azure Machine Learning Studio (klasik) ' de verileri dışarı aktarma modülünün nasıl kullanılacağı açıklanır.

Bu modül, verilerinizi aşağıdaki bulut veri hizmetlerine vermeyi veya kaydetmeyi destekler:

  • Hive sorgusuna aktar: bir HDInsight Hadoop kümesindeki Hive tablosuna veri yazma.

  • Azure SQL veritabanı 'Na aktarma: VERILERI Azure SQL veritabanı 'Na veya Azure SQL veri ambarı 'na kaydedin.

  • Azure tablosuna aktarma: verileri Azure 'daki tablo depolama hizmetine kaydedin. Tablo depolaması, büyük miktarlarda veri depolamak için uygundur. Ölçeklenebilir, pahalı ve yüksek oranda kullanılabilir olan tablolu bir biçim sağlar.

  • Azure Blob depolama 'Ya aktarma: verileri Azure 'daki blob hizmetine kaydeder. Bu seçenek görüntüler, yapılandırılmamış metin veya ikili veriler için kullanışlıdır. Blob hizmetindeki veriler, genel olarak paylaşılabilir veya güvenli uygulama veri depolarında kaydedilebilir.

Not

Veri aktarma modülü, "güvenli aktarım gerekli" seçeneği etkinse Azure Blob depolama hesabına bağlanmayı desteklemez.

  • Verileri indir: Verilerinizi Excel 'de ya da başka bir uygulamada açabilmek için, CSV 'ye Dönüştür veya TSV 'e Dönüştür gibi bir modül kullanarak verileri belirli bir biçimde hazırlayın ve sonra verileri indirin.

  • Bir veri kümesini çıkaran herhangi bir modülün sonucunu, çıkışa sağ tıklayıp veri kümesini indir' i seçerek indirebilirsiniz. Varsayılan olarak, veriler CSV biçiminde verilir.

  • Modül tanımını veya deneme grafiğini indirin: Yeni bir PowerShell kitaplığı, denemeniz için tam meta verileri veya belirli bir modülün ayrıntılarını indirmenize olanak sağlar. Azure Machine Learning kitaplığı için PowerShell deneysel bir sürümdir, ancak birçok yararlı cmdlet içerir:

    • Get-AmlExperiment çalışma alanında tüm denemeleri listeler.

    • Export-AmlExperimentGraph tam denemenin tanımını bir JSON dosyasına dışarı aktarır.

    • Download-AmlExperimentNodeOutput , herhangi bir modülün çıkış bağlantı noktalarında sağlanan bilgileri ayıklamaya olanak sağlar.

      Daha fazla bilgi için bkz. Azure Machine Learning Studio için PowerShell Modülü (klasik).

Verileri Dışarı Aktarma'yi yapılandırma

  1. Studio'da (klasik) denemenize Verileri Dışarı Aktarma modülünü ekleyin. Bu modülü Giriş ve Çıkış kategorisinde bulabilirsiniz.

  2. Verileri Dışarı Aktar'a, dışarı aktarmayı istediğiniz verileri içeren modüle bağlanın.

  3. Özellikler bölmesini açmak için Verileri Dışarı Aktar'a çift tıklayın.

  4. Veri hedefi için, verilerinizi kaydedeceğiniz bulut depolama türünü seçin. Bu seçenekte herhangi bir değişiklik yaptısanız diğer tüm özellikler sıfırlanır. Bu nedenle önce bu seçeneği tercih etmek için emin olun!

  5. Belirtilen depolama hesabına erişmek için gereken bir hesap adı ve kimlik doğrulama yöntemi girin.

    Depolama türüne ve hesabın güvenli olup olmadığına bağlı olarak hesap adını, dosya türünü, erişim anahtarını veya kapsayıcı adını sağlamanız gerekir. Kimlik doğrulaması gerektirmeyen kaynaklar için genellikle URL'yi bilmek yeterlidir.

    Her türe ilişkin örnekler için aşağıdaki konulara bakın:

  6. , Önbelleğe alınmış sonuçları kullan seçeneği, her seferinde aynı sonuçları yeniden yazmadan denemeyi tekrarlamanızı sağlar.

    Bu seçeneğin işaretini kaldırırsanız, çıkış verilerinin değişip değişmediğini ne olursa olsun, denemeler her çalıştırıldığında depolama alanına yazılır.

    Bu seçeneği belirlerseniz dışarı aktarma verileri , varsa önbelleğe alınmış verileri kullanır. Yeni sonuçlar yalnızca sonuçları etkileyecek bir yukarı akış değişikliği olduğunda oluşturulur.

  7. Denemeyi çalıştırın.

Örnekler

Veri dışa aktarma modülünün nasıl kullanılacağına ilişkin örnekler için Azure yapay zeka Galerisibakın:

Teknik notlar

Bu bölümde, sık sorulan soruların uygulama ayrıntıları, ipuçları ve yanıtları yer almaktadır.

İpucu

Verilerinizi nasıl veya nerede depoladığınızdan emin değil misiniz? Veri bilimi işlemindeki yaygın veri senaryolarına yönelik bu kılavuza bakın: Azure Machine Learning gelişmiş analizler Için senaryolar

Uygulama ayrıntıları

  • Bu modül daha önce Yazıcı olarak adlandırılmıştı. Yazıcı modülünü kullanan mevcut bir denemenize sahipseniz, denemeyi yenilediğinizde modül verileri dışarı aktarmak için yeniden adlandırılır.

  • Tüm modüller, veri verme hedefleri ile uyumlu olan çıktıyı oluşturmaz. Örneğin, verileri dışarı aktarma , SVMLight biçimine dönüştürülmüş bir veri kümesini kaydedemez. Dışarı aktarma verileri şu biçimleri destekler:

    • Veri kümesi (Azure ML iç biçimi)
    • .NET DataTable
    • Üst bilgileri olan veya olmayan CSV
    • Üst bilgi içeren veya olmayan TSV

Bilinen sorunlar

  • Verilerinizin çıktısının bulunduğu konum olarak Azure tablosu ' nu seçtiğinizde, bazı durumlarda belirtilen tabloya yazılırken bir hata olabilir. Bu durumda, veriler bir bloba yazılabilir olabilir.

    Bu hata oluşursa ve daha sonra beklenen tablodan okuyaerişemiyorsanız, depolama hesabınızda belirtilen kapsayıcıdaki Blobları denetlemek için bir Azure depolama yardımcı programı kullanmayı deneyin.

  • Şu anda, bir blobu belirtilen Hive tablosuna kaydedemezsiniz. Ara sonuçlar yazmanız gerekiyorsa, HDInsight 'ta Hive tablosu kullanmaktan kaçının ve bunun yerine BLOB depolama veya tablo depolama alanı kullanın.

  • Şu anda, çıkış verilerini kaydetmek için bir konum olarak IVI seçerseniz bu hata iletisi döndürülür: "Microsoft. Analytics. Exceptions. ErrorMapping + ModuleException."

Beklenen girişler

Ad Tür Description
Veri kümesi Veri tablosu Yazılacak veri kümesi.

Modül parametreleri

Bu tabloda, tüm Verileri Dışarı Aktarma seçenekleri için geçerli olan parametreler liste almaktadır. Diğer parametreler dinamiktir ve seçtiğiniz veri hedefine bağlı olarak değişir.

Name Aralık Tür Varsayılan Description
Veri hedeflerini belirtin Liste DataSourceOrSink Azure Depolama'da Blob hizmeti Veri hedefinin Blobhizmette bir dosya, Tablo hizmeti içinde bir dosya, Azure'da BIR SQL veritabanı veya Hive tablosu olduğunu gösterir.
Önbelleğe alınmış sonuçları kullanma TRUE/FALSE Boole FALSE Sonuçların gereksiz yere yeniden yazılmasından kaçınmak için bu seçeneği belirleyin. Denemenin yukarı akışında herhangi bir değişiklik olursa, Verileri Dışarı Aktar her zaman yürütülür ve yeni sonuçlar yazar. Ancak hiçbir şey değişmemişse ve bu seçeneği seçtiyseniz, aynı sonuçların yeniden yazılmasından kaçınmak için Verileri Dışarı Aktar yürütülmez.

Özel durumlar

Özel durum Description
Hata 0057 Zaten var olan bir dosya veya blob oluşturma girişimi sırasında özel durum oluşur.
Hata 0001 Veri kümesinde belirtilen bir veya daha fazla sütun bulunamasa özel durum oluşur.
Hata 0027 İki nesne aynı boyutta olması gerektir ancak aynı boyutta değil olduğunda özel durum oluşur.
Hata 0079 Azure Depolama'daki kapsayıcı adı yanlış belirtilirse özel durum oluşur.
Hata 0052 Azure hesabı için depolama erişim anahtarı yanlış belirtilirse bir özel durum oluşur.
Hata 0064 Azure hesabı için hesap adı veya depolama erişim anahtarı yanlış belirtilirse bir özel durum oluşur.
Hata 0071 Belirtilen kimlik bilgileri yanlışsa bir özel durum oluşur.
Hata 0018 Giriş veri kümesi geçerli değilse bir özel durum oluşur.
Hata 0029 Geçersiz bir URI geçirildiğinde bir özel durum oluşur.
Hata 0003 Bir veya daha fazla giriş null veya boşsa bir özel durum oluşur.

Studio (klasik) modüllerine özgü hataların listesi için bkz. Machine Learning hata kodları.

API özel durumlarının listesi için bkz. Machine Learning REST API hata kodları.

Ayrıca bkz.

Verileri içeri aktar
Veri girişi ve çıkışı
Veri dönüştürme
Azure Tablo depolama ve Azure SQL veritabanını karşılaştırma
A-Z modül listesi