CLI (V2) YAML-Schema für Azure Data Lake Gen2
GILT FÜR 
Azure CLI-ML-Erweiterung v2 (aktuell)
Das JSON-Quellschema finden Sie in dieser Ressource.
Hinweis
Die in diesem Dokument beschriebene YAML-Syntax basiert auf dem JSON-Schema für die neueste Version der ML CLI v2-Erweiterung. Die Funktion dieser Syntax wird nur mit der neuesten Version der ML CLI v2-Erweiterung garantiert. Die Schemas für ältere Erweiterungsversionen finden Sie unter https://azuremlschemasprod.azureedge.net/.
YAML-Syntax
| Schlüssel | type | BESCHREIBUNG | Zulässige Werte | Standardwert |
|---|---|---|---|---|
$schema |
Zeichenfolge | Das YAML-Schema. Wenn Sie die Visual Studio Code-Erweiterung für Azure Machine Learning zum Erstellen einer YAML-Datei verwenden, können Sie Schema- und Ressourcenvervollständigungen aufrufen, wenn Sie am Anfang ihrer Datei $schema einschließen. |
||
type |
Zeichenfolge | Erforderlich. Der Datenspeichertyp. | azure_data_lake_gen2 |
|
name |
Zeichenfolge | Erforderlich. Der Datenspeichername | ||
description |
Zeichenfolge | Die Beschreibung des Datenspeichers. | ||
tags |
Objekt | Das Tag-Wörterbuch des Datenspeichers. | ||
account_name |
Zeichenfolge | Erforderlich. Azure-Speicherkontoname | ||
filesystem |
Zeichenfolge | Erforderlich. Der Name des Dateisystems. Das übergeordnete Verzeichnis mit den Dateien und Ordnern, das einem Azure Blog-Speichercontainer entspricht. | ||
endpoint |
Zeichenfolge | Das Endpunktsuffix des Speicherdiensts, das zum Erstellen der Endpunkt-URL des Speicherkontos verwendet wird. Es kombiniert den Speicherkontonamen und den endpoint. Beispiel für die URL eines Speicherkontos: https://<storage-account-name>.dfs.core.windows.net. |
core.windows.net |
|
protocol |
Zeichenfolge | Protokoll für die Verbindung mit dem Dateisystem. | https, abfss |
https |
credentials |
Objekt | Anmeldeinformationen des Dienstherrn für die Verbindung mit dem Azure-Speicherkonto. Die geheimen Zugangsdaten werden im Schlüsseltresor des Arbeitsbereichs gespeichert. | ||
credentials.tenant_id |
Zeichenfolge | Die Mandanten-ID des Dienstprinzipals. Erforderlich, wenn credentials angegeben ist. |
||
credentials.client_id |
Zeichenfolge | Die Client-ID des Dienstprinzipals. Erforderlich, wenn credentials angegeben ist. |
||
credentials.client_secret |
Zeichenfolge | Das Clientgeheimnis für den Dienstprinzipal. Erforderlich, wenn credentials angegeben ist. |
||
credentials.resource_url |
Zeichenfolge | Die Ressourcen-URL, die angibt, welche Vorgänge mit dem Azure Data Lake Storage Gen2-Konto durchgeführt werden. | https://storage.azure.com/ |
|
credentials.authority_url |
Zeichenfolge | Die für die Benutzerauthentifizierung verwendete Autoritäts-URL. | https://login.microsoftonline.com |
Hinweise
Mit dem Befehl az ml datastore können Sie Azure Machine Learning-Datenspeicher verwalten.
Beispiele
Beispiele finden Sie im GitHub-Beispielrepository. Hier sind mehrere aufgeführt:
YAML: Identitätsbasierter Zugriff
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/azureDataLakeGen2.schema.json
name: adls_gen2_credless_example
type: azure_data_lake_gen2
description: Credential-less datastore pointing to an Azure Data Lake Storage Gen2.
account_name: mytestdatalakegen2
filesystem: my-gen2-container
YAML: Mieter-ID, Mandanten-ID, Mandantengeheimnis
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/azureDataLakeGen2.schema.json
name: adls_gen2_example
type: azure_data_lake_gen2
description: Datastore pointing to an Azure Data Lake Storage Gen2.
account_name: mytestdatalakegen2
filesystem: my-gen2-container
credentials:
tenant_id: XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX
client_id: XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX
client_secret: XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX