Azure tablosuna aktar

  • Makale

Önemli

Machine Learning Stüdyosu (klasik) desteği 31 Ağustos 2024'te sona erecektir. Bu tarihe kadar Azure Machine Learning'e geçmenizi öneririz.

1 Aralık 2021'den başlayarak artık yeni Machine Learning Stüdyosu (klasik) kaynakları oluşturamayacaksınız. 31 Ağustos 2024'e kadar mevcut Machine Learning Stüdyosu (klasik) kaynaklarını kullanmaya devam edebilirsiniz.

ML Stüdyosu (klasik) belgeleri kullanımdan kaldırılacak ve gelecekte güncelleştirilmeyecektir.

bu makalede, Machine Learning Studio 'daki (klasik) verileri dışarı aktarma modülünde Azure 'a ver seçeneğinin nasıl kullanılacağı açıklanır.

Not

uygulama hedefi: yalnızca Machine Learning Studio (klasik)

benzer sürükle ve bırak modülleri Azure Machine Learning tasarımcısındakullanılabilir.

Bu seçenek, Machine Learning denemesinin bir Azure tablosuna sonuçları veya ara verileri dışarı aktarmak istediğinizde yararlıdır. Azure Tablo hizmeti, Azure 'da, büyük miktarlarda yapılandırılmış, ilişkisel olmayan verileri depolayabilen bir veri yönetim hizmetidir. Azure içinden ve dışında kimliği doğrulanmış çağrılar kabul eden bir NoSQL veri deposudur.

Verileri bir Azure tablosuna aktarma

  1. Veri dışa aktarma modülünü denemenize ekleyin. Bu modülü, Studio 'daki veri girişi ve çıkış kategorisinde bulabilirsiniz (klasik).

  2. Azure tablo depolama alanına aktarmak istediğiniz verileri üreten modüle Bağlan.

  3. Kimlik doğrulama türü seçeneğini ayarlayarak, verileri ortak bir paylaşılan kaynağa veya oturum açma kimlik bilgileri gerektiren bir özel depolama hesabına aktarmak isteyip istemediğinizi belirtin.

    • Ortak (SAS URL 'si): hesap SAS URL 'siaracılığıyla erişimi destekliyorsa bu seçeneği belirleyin. Tablo SAS URI 'si alanında, hesabı ve genel blobu TANıMLAYAN tam URI 'yi yazın veya yapıştırın.

      SAS URL 'SI, bir Azure Storage yardımcı programını kullanarak oluşturabileceğiniz zamana dayalı bir erişim URL 'sidir. SAS URL 'SI aracılığıyla erişilebilen bir sayfada, veriler yalnızca şu biçimler kullanılarak depolanabilir: CSV, TSV ve ARFF.

    • Hesap: verileriniz özel bir hesabda varsa bu seçeneği belirleyin. Hesap adı ve anahtar dahil olmak üzere kimlik bilgilerini de sağlamanız gerekir.

  4. Verilerinizi güvenli, özel depolama alanına aktarmak istiyorsanız, hesaba erişmek için gereken kimlik bilgilerini sağlayın:

    • Tablo hesap adı: erişmek istediğiniz blobu içeren hesabın adını yazın veya yapıştırın. Örneğin, depolama hesabının tam URL 'SI ise https://myshared.table.core.windows.net , yazmanız myshared gerekir.

    • Tablo hesabı anahtarı: depolama hesabıyla ilişkili erişim anahtarını yapıştırın.

    • Tablo adı: okumak istediğiniz belirli bir tablonun adını yazın.

  5. Tablo deposuna kaydedilecek sütunları ve sütun özelliklerini kullanarak tablo şemasını tanımlamak için hangi sütunların kullanılacağını belirtin.

    • bölüm anahtarı: Azure Depolama tablo için kaydedilen veri kümesini bölümlemek üzere kullanılacak sütunu seçin. Azure 'daki tablolar, depolama düğümleri genelinde yük dengelemeyi destekleyecek şekilde bölümlenir. Tüm tablo varlıkları bölüme göre düzenlenir; Bu nedenle, tüm tablo işlemleri için Partitionkey özelliği gereklidir.

    • Azure Tablo satırı anahtarı: rowkey özelliği için kullanılacak sütunu seçin. RowKey özelliği, bir tablodaki her varlık için gerekli olan bir sistem özelliğidir. Partitionkey özelliğiyle birlikte, tablodaki her satır için benzersiz bir dizin oluşturur.

    Not

    Rowkey ve partitionkeyiçin farklı sütunlar kullanmanız gerekir. RowKey veya PartitionKey için seçtiğiniz tüm sütunların de hedef sütunlar listesine eklendiğinden emin olun, aksi durumda bir hata ortaya çıkar.

    • Azure Tablo kaynak sütunları: Azure tablosuna kaydetmek istediğiniz veri kümesinden ek sütunları seçin. Ayrıca partitionkey ve rowkeyiçin seçilen sütunları da dahil etmeniz gerekir.

    Azure Depolama tabloları hakkında daha fazla bilgi için bkz. tablo hizmeti veri modelini anlama.

  6. Tabloya yazılacak sütunların adlarını belirtin.

    Önemli

    Rowkey, partitionkeyve All Origin sütunları dahil olmak üzere tabloya çıktı verdiğiniz her sütun için bir sütun adı sağlamanız gerekir.

    Sağladığınız sütun adları sayısı, çıkış sütunlarının sayısıyla eşleşmiyorsa bir hata oluşur.

    Yeni sütun adları yazarsanız, bunların kaynak sütunlarının sütun dizinleri sırasıyla sağlanması gerekir.

  7. Azure Tablo yazma modu: verileri Azure tablosu 'nda zaten mevcut olduğunda dışarı aktarma verilerinin nasıl davranmasını istediğinizi belirtin.

    • Ekle: Insert Entity Işlem, partitionkey ve rowkey özelliklerinin bir bileşiminden oluşturulan benzersiz bir birincil anahtarı olan yeni bir varlık ekler.

    • Birleştir: işlem, Merge Entity varlığın özelliklerini güncelleştirerek mevcut bir varlığı güncelleştirir. Bu işlem, mevcut varlığın yerini almaz.

    • Değiştir: Update Entity işlem, bir tablodaki verilen varlığın içeriğini değiştirir.

    • Insertorreplace: InsertOrReplace Entity varlık yoksa, işlem varlığı ekler. Varlık varsa, var olan birinin yerini alır.

    • Insertormerge: InsertOrMerge Entity varlık yoksa, işlem varlığı ekler. Varlık varsa, belirtilen varlık özelliklerini zaten mevcut olanlarla birleştirir.

  8. Önbelleğe alınmış sonuçları kullan: her deneme çalıştırıldığında verilerin yenilenmesini isteyip istemediğinizi belirtin.

    Bu seçeneği belirlerseniz, verileri dışarı aktar modülü, deneme ilk kez çalıştırıldığında verileri belirtilen tabloya kaydeder ve daha sonra yukarı akış değişiklikleri olmadıkça yazma işlemleri yapmaz.

    Bu seçeneğin işaretini kaldırırsanız, verilerin aynı olup olmamasına bakılmaksızın, her denemede veriler hedefe yazılır.

  9. Denemeyi çalıştırın.

Teknik notlar

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

Sık sorulan sorular

Var olan bir tabloya yazarken neden hata alıyorum?

Sütun adlarının ve veri türlerinin aynı olduğundan emin olmak için tablonun şemasını kontrol edin. Örneğin, Azure Tablo Depolaması 'nda KIMLIK sütununun bir dize olması beklenir.

Hata alırsanız, hata 0027: geçirilen nesnelerin boyutu tutarsız, tablonun belirtilen kapsayıcıda mevcut olduğunu doğrulayın. şu anda Azure ML, yalnızca var olan tablolara yazabilir.

Neden var olan bir sütunun bulunamadığını belirten hata alıyorum

Denemeyi çalıştırmadıysa, zaman yukarı akış sütunları bazen dışa aktarma verileritarafından algılanmaz. Denemenin üzerinde yukarı akış değişikliği yaparsanız, verileri dışarı aktarma modülünü kaldırmanız ve ardından onu ekleyip yeniden yapılandırmanız gerekebilir.

Aynı verileri gereksiz şekilde yeniden yazmadan nasıl kaçınabilirim?

Denemenizin içindeki veriler herhangi bir nedenden dolayı değişirse, verileri dışarı aktarma modülü her zaman yeni verileri yazar.

Ancak denemeyi, sonuçları etkilemeyen başka bir değişiklik ile çalıştırıyorsanız, önbelleğe alınmış sonuçları kullan seçeneğini true olarak ayarlayın. Modül, denemeyi daha önce aynı seçenekleri kullanarak çalıştırıp çalıştırmadığını kontrol eder ve önceki bir sonuç bulunursa verilerin Azure tablosuna yazılmayacağı.

Verileri farklı bir coğrafi bölgeye aktarabilir miyim

Evet. Ancak, depolama hesabı makine öğrenimi denemesi için kullanılan işlem düğümünden farklı bir bölgedeyse veri erişimi daha yavaş olabilir. Ayrıca, abonelikte veri giriş ve çıkış için ücretlendirilirsiniz.

Örnekler

Bu makine öğrenimi modüllerinin nasıl kullanılacağına ilişkin örnekler için Azure yapay zeka Galerisibakın.

Modül parametreleri

Genel veya SAS-genel seçenekler

Name Aralık Tür Varsayılan Description
Tablo SAS URI 'SI herhangi biri Dize

Hesap-özel hesap seçenekleri

Name Aralık Tür Varsayılan Description
Tablo hesabı adı
Tablo hesabı anahtarı herhangi biri Securestring

Depolama seçenekleri

Name Aralık Tür Varsayılan Description
Tablo adı Dize yok
Bölüm anahtarı herhangi biri Securestring yok Tabloyu bölümlerken anahtar olarak kullanmak istediğiniz sütunu seçin. Hiçbir sütun seçilmezse, tüm girişler için bölüm anahtarı olarak sütun adı
Azure tablo satırı anahtarı herhangi biri ColumnPicker yok Tablo satırları için benzersiz tanımlayıcıyı içeren sütunu seçin. Varsayılan olarak GUID tabanlı satır anahtarı kullanılır
Azure tablosu kaynak sütunları herhangi biri ColumnPicker yok Tabloya ad veya sütun dizinine göre hangi sütunların dahil olduğunu belirtme
Azure tablosu hedef sütunları herhangi biri Dize yok Hedef tabloda kullanmak üzere sütunların adlarını yazın
Azure tablo yazma modu Liste: Ekleme, Birleştirme, Değiştirme, InsertOrReplace, InsertOrMerge Sabit listesi yok
Önbelleğe alınmış sonuçları kullanma TRUE/FALSE Boole FALSE Modül yalnızca geçerli önbellek yoksa yürütülür; aksi takdirde, önceki yürütmeden önbelleğe alınmış verileri kullanın.

Özel durumlar

Özel durum Description
Hata 0027 İki nesne aynı boyutta olması gerektir ancak aynı boyutta değil olduğunda özel durum oluşur.
Hata 0003 Bir veya daha fazla giriş null veya boşsa özel durum oluşur.
Hata 0029 Geçersiz bir URI geçir olduğunda özel durum oluşur.
Hata 0030 içinde bir dosya indirilenemay olduğunda özel durum oluşur.
Hata 0002 Bir veya daha fazla parametre ayrıştırılana veya belirtilen türden hedef yöntemin gerekli türüne dönüştürülememesi bir özel durum oluşur.
Hata 0009 Azure depolama hesabı adı veya kapsayıcı adı yanlış belirtilirse özel durum oluşur.
Hata 0048 Bir dosyanın açılması mümkün değilken bir özel durum oluşur.
Hata 0046 Belirtilen yolda dizin oluşturulamaysa özel durum oluşur.
Hata 0049 Bir dosyayı ayrıştırmak mümkün değilken bir özel durum oluşur.

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

API özel durumlarının listesi için bkz. Machine Learning REST API Kodları.

Ayrıca bkz.

Verileri İçeri Aktarma
Verileri Dışarı Aktarma
Azure SQL Veritabanı
Azure Blob Depolama
Hive Sorgusuna Aktarma