Esquema YAML de Azure Data Lake Gen2 de la CLI (v2)
SE APLICA A: 
Extensión de ML de la CLI de Azure v2 (actual)
El esquema JSON de origen se puede encontrar en este recurso.
Nota:
La sintaxis de YAML que se detalla en este documento se basa en el esquema JSON de la versión más reciente de la extensión ML de la CLI v2. Se garantiza que esta sintaxis solo funciona con la versión más reciente de la extensión ML de la CLI v2. Dispone de los esquemas de las versiones de anteriores de la extensión en https://azuremlschemasprod.azureedge.net/.
Sintaxis de YAML
| Clave | Tipo | Descripción | Valores permitidos | Valor predeterminado |
|---|---|---|---|---|
$schema |
string | Esquema de YAML. Si usa la extensión Visual Studio Code de Azure Machine Learning para crear el archivo YAML, puede invocar las finalizaciones del esquema y los recursos sin incluye $schema en la parte superior del archivo. |
||
type |
string | Necesario. Tipo de almacén de datos. | azure_data_lake_gen2 |
|
name |
string | Necesario. Nombre del almacén de datos. | ||
description |
string | Descripción del almacén de datos. | ||
tags |
object | Diccionario de etiquetas de almacén de datos. | ||
account_name |
string | Necesario. El nombre de la cuenta de Azure Storage. | ||
filesystem |
string | Necesario. Nombre del sistema de archivos. Directorio primario que contiene los archivos y carpetas, equivalente a un contenedor de almacenamiento de blogs de Azure. | ||
endpoint |
string | El sufijo de punto de conexión del servicio de almacenamiento, usado para crear la dirección URL del punto de conexión de la cuenta de almacenamiento. Combina el nombre de la cuenta de almacenamiento y endpoint. Dirección URL de la cuenta de almacenamiento de ejemplo: https://<storage-account-name>.dfs.core.windows.net. |
core.windows.net |
|
protocol |
string | Protocolo para la conexión al sistema de archivos. | https, abfss |
https |
credentials |
object | Credenciales de entidad de servicio para conectarse a la cuenta de almacenamiento de Azure. Los secretos de credenciales se almacenan en el almacén de claves del área de trabajo. | ||
credentials.tenant_id |
string | Identificador de inquilino de la entidad de servicio. Obligatorio si se especifica credentials. |
||
credentials.client_id |
string | Identificador de cliente de la entidad de servicio. Obligatorio si se especifica credentials. |
||
credentials.client_secret |
string | Secreto de cliente de la entidad de servicio. Obligatorio si se especifica credentials. |
||
credentials.resource_url |
string | La dirección URL del recurso que especifica las operaciones que se realizarán en la cuenta de Azure Data Lake Storage Gen2. | https://storage.azure.com/ |
|
credentials.authority_url |
string | Dirección URL de autoridad usada para la autenticación de usuario. | https://login.microsoftonline.com |
Comentarios
El comando az ml datastore se puede usar para administrar los almacenes de datos de Azure Machine Learning.
Ejemplos
Hay ejemplos disponibles en el repositorio de GitHub de ejemplos. Aquí se muestran varios:
YAML: acceso basado en identidad
$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: id. de inquilino, id. de cliente, secreto de cliente
$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