HDInsight 上の Apache Hive と Apache Pig で Python ユーザー定義関数 (UDF) を使用する

[アーティクル]
09/06/2024

Azure HDInsight 上の Apache Hadoop の Apache Hive と Apache Pig で Python ユーザー定義関数 (UDF) を使用する方法について説明します。

HDInsight の Python

Python2.7 は、HDInsight 3.0 以降に既定でインストールされます。 Python のこのバージョンではストリーム処理に Apache Hive を使うことができます。ストリーム処理では、Hive と UDF の間のデータの受け渡しに、STDOUT と STDIN を使います。

HDInsight には、Java で記述された Python 実装である Jython も付属しています。 Jython は Java 仮想マシン上で直接実行され、ストリーミングは使われません。 Jython は、Pig で Python を使うときに推奨される Python インタープリターです。

前提条件

HDInsight 上の Hadoop クラスター。 Linux での HDInsight の概要に関するページを参照してください。
SSH クライアント。詳細については、SSH を使用して HDInsight (Apache Hadoop) に接続する方法に関するページを参照してください。
クラスターのプライマリストレージの URI スキーム。 Azure Storage では wasb://、Azure Data Lake Storage Gen2 では abfs://、Azure Data Lake Storage Gen1 では adl:// です。 Azure Storage で安全な転送が有効になっている場合、URI は wasbs:// になります。安全な転送に関するページも参照してください。
ストレージ構成に対する変更の可能性。 ストレージアカウントの種類 BlobStorage を使用している場合は、「ストレージの構成」を参照してください。
省略可能。 PowerShell を使う予定の場合は、AZ モジュールをインストールする必要があります。

Note

この記事で使用されたストレージアカウントは安全な転送が有効になっている Azure Storage なので、wasbs がこの記事全体で使用されています。

ストレージの構成

使用しているストレージアカウントの種類が Storage (general purpose v1) または StorageV2 (general purpose v2) の場合、アクションは必要ありません。この記事のプロセスを実行すると、少なくとも /tezstaging に対する出力が生成されます。既定の Hadoop 構成には、サービス HDFS の core-site.xml の fs.azure.page.blob.dir 構成変数に /tezstaging が含まれます。このように構成すると、ディレクトリに対する出力がページ BLOB となります。これは、ストレージアカウントの種類 BlobStorage ではサポートされていません。この記事で BlobStorage を使用するには、/tezstaging を fs.azure.page.blob.dir 構成変数から削除します。構成は Ambari UI からアクセスすることができます。そうしないと、「Page blob is not supported for this account type.」というエラーメッセージが表示されます

警告

このドキュメントの手順では、次のことが前提条件となっています。

ローカル開発環境に Python スクリプトを作成します。
scp コマンドまたは提供された PowerShell スクリプトを使って、HDInsight にスクリプトをアップロードします。

Azure Cloud Shell (bash) を使って HDInsight を処理する場合は、以下のことが必要です。

クラウドシェル環境内でスクリプトを作成します。
scp を使って、クラウドシェルから HDInsight にファイルをアップロードします。
クラウドシェルから ssh を使って HDInsight に接続し、例を実行します。

Apache Hive UDF

Python は、HiveQL の TRANSFORM ステートメントを通じて Hive から UDF として使うことができます。たとえば、次の HiveQL は、クラスターの既定の Azure Storage アカウントに格納されている hiveudf.py ファイルを呼び出します。

add file wasbs:///hiveudf.py;

SELECT TRANSFORM (clientid, devicemake, devicemodel)
    USING 'python hiveudf.py' AS
    (clientid string, phoneLabel string, phoneHash string)
FROM hivesampletable
ORDER BY clientid LIMIT 50;

この例では以下のように処理されます。

ファイルの先頭の add file ステートメントで hiveudf.py ファイルが分散キャッシュに追加されるので、クラスター内のすべてのノードからアクセスできます。
SELECT TRANSFORM ... USING ステートメントは、hivesampletable からデータを選択します。また、clientid、devicemake、devicemodel の各値を hiveudf.py スクリプトに渡します。
AS 句では、hiveudf.py から返されるフィールドを記述します。

[ファイルの作成]

開発環境で、hiveudf.py という名前のテキストファイルを作成します。このファイルの内容として、以下のコードを使用します。

#!/usr/bin/env python
import sys
import string
import hashlib

while True:
    line = sys.stdin.readline()
    if not line:
        break

    line = string.strip(line, "\n ")
    clientid, devicemake, devicemodel = string.split(line, "\t")
    phone_label = devicemake + ' ' + devicemodel
    print "\t".join([clientid, phone_label, hashlib.md5(phone_label).hexdigest()])

このスクリプトは、次のアクションを実行します。

STDIN からデータ行を読み取ります。
string.strip(line, "\n ") を使用することで、末尾の改行文字が削除されます。
ストリームの処理中は、すべての値が 1 つの行に含まれ、値と値の間はタブ文字で区切られます。それにより、 string.split(line, "\t") を使用してタブごとに入力を分割し、フィールドのみを返すことができます。
処理の完了時には、フィールド間がタブで区切られた単一の行として、STDOUT に出力が書き出される必要があります。たとえば、「 print "\t".join([clientid, phone_label, hashlib.md5(phone_label).hexdigest()]) 」のように入力します。
line が読み込まれなくなるまで、while ループが繰り返されます。

スクリプトの出力は、devicemake と devicemodel の入力値を連結したものであり、連結後の値のハッシュです。

ファイルをアップロードする (シェル)

次のコマンドを使うと、sshuser が実際のユーザー名に置き換えられます (異なっている場合)。 mycluster を実際のクラスター名に置き換えます。作業ディレクトリにファイルがあることを確認します。

scp を使用して HDInsight クラスターにファイルをコピーします。次のコマンドを編集して入力します。
```
scp hiveudf.py sshuser@mycluster-ssh.azurehdinsight.net:
```
SSH を使用してクラスターに接続します。次のコマンドを編集して入力します。
```
ssh sshuser@mycluster-ssh.azurehdinsight.net
```
以前アップロードした Python のファイルを、SSH セッションからクラスターのストレージに追加します。
```
hdfs dfs -put hiveudf.py /hiveudf.py
```

Hive UDF を使用する (シェル)

Hive に接続するには、開いている SSH セッションから次のコマンドを使用します。
```
beeline -u 'jdbc:hive2://headnodehost:10001/;transportMode=http'
```
このコマンドで、Beeline クライアントが開始されます。

0: jdbc:hive2://headnodehost:10001/> プロンプトで、次のクエリを入力します。

add file wasbs:///hiveudf.py;
SELECT TRANSFORM (clientid, devicemake, devicemodel)
    USING 'python hiveudf.py' AS
    (clientid string, phoneLabel string, phoneHash string)
FROM hivesampletable
ORDER BY clientid LIMIT 50;

最後の行を入力すると、ジョブが開始します。ジョブが完了すると、次の例のような出力が返されます。

100041    RIM 9650    d476f3687700442549a83fac4560c51c
100041    RIM 9650    d476f3687700442549a83fac4560c51c
100042    Apple iPhone 4.2.x    375ad9a0ddc4351536804f1d5d0ea9b9
100042    Apple iPhone 4.2.x    375ad9a0ddc4351536804f1d5d0ea9b9
100042    Apple iPhone 4.2.x    375ad9a0ddc4351536804f1d5d0ea9b9

Beeline を終了するには、次のコマンドを入力します。
```
!q
```

ファイルをアップロードする (PowerShell)

PowerShell を使って、Hive クエリをリモートで実行することもできます。作業ディレクトリに hiveudf.py があることを確認します。 hiveudf.py スクリプトを使う Hive クエリを実行するには、次の PowerShell スクリプトを使います。

# Login to your Azure subscription
# Is there an active Azure subscription?
$sub = Get-AzSubscription -ErrorAction SilentlyContinue
if(-not($sub))
{
    Connect-AzAccount
}

# If you have multiple subscriptions, set the one to use
# Select-AzSubscription -SubscriptionId "<SUBSCRIPTIONID>"

# Revise file path as needed
$pathToStreamingFile = ".\hiveudf.py"

# Get cluster info
$clusterName = Read-Host -Prompt "Enter the HDInsight cluster name"
$clusterInfo = Get-AzHDInsightCluster -ClusterName $clusterName
$resourceGroup = $clusterInfo.ResourceGroup
$storageAccountName=$clusterInfo.DefaultStorageAccount.split('.')[0]
$container=$clusterInfo.DefaultStorageContainer
$storageAccountKey=(Get-AzStorageAccountKey `
   -ResourceGroupName $resourceGroup `
   -Name $storageAccountName)[0].Value

# Create an Azure Storage context
$context = New-AzStorageContext `
    -StorageAccountName $storageAccountName `
    -StorageAccountKey $storageAccountKey

# Upload local files to an Azure Storage blob
Set-AzStorageBlobContent `
    -File $pathToStreamingFile `
    -Blob "hiveudf.py" `
    -Container $container `
    -Context $context

Note

ファイルをアップロードする方法の詳細については、「HDInsight で Apache Hadoop ジョブのデータをアップロードする」ドキュメントを参照してください。

Hive UDF を使用する

# Script should stop on failures
$ErrorActionPreference = "Stop"

# Login to your Azure subscription
# Is there an active Azure subscription?
$sub = Get-AzSubscription -ErrorAction SilentlyContinue
if(-not($sub))
{
    Connect-AzAccount
}

# If you have multiple subscriptions, set the one to use
# Select-AzSubscription -SubscriptionId "<SUBSCRIPTIONID>"

# Get cluster info
$clusterName = Read-Host -Prompt "Enter the HDInsight cluster name"
$creds=Get-Credential -UserName "admin" -Message "Enter the login for the cluster"

$HiveQuery = "add file wasbs:///hiveudf.py;" +
                "SELECT TRANSFORM (clientid, devicemake, devicemodel) " +
                "USING 'python hiveudf.py' AS " +
                "(clientid string, phoneLabel string, phoneHash string) " +
                "FROM hivesampletable " +
                "ORDER BY clientid LIMIT 50;"

# Create Hive job object
$jobDefinition = New-AzHDInsightHiveJobDefinition `
    -Query $HiveQuery

# For status bar updates
$activity="Hive query"

# Progress bar (optional)
Write-Progress -Activity $activity -Status "Starting query..."

# Start defined Azure HDInsight job on specified cluster.
$job = Start-AzHDInsightJob `
    -ClusterName $clusterName `
    -JobDefinition $jobDefinition `
    -HttpCredential $creds

# Progress bar (optional)
Write-Progress -Activity $activity -Status "Waiting on query to complete..."

# Wait for completion or failure of specified job
Wait-AzHDInsightJob `
    -JobId $job.JobId `
    -ClusterName $clusterName `
    -HttpCredential $creds

# Uncomment the following to see stderr output
<#
Get-AzHDInsightJobOutput `
   -Clustername $clusterName `
   -JobId $job.JobId `
   -HttpCredential $creds `
   -DisplayOutputType StandardError
#>

# Progress bar (optional)
Write-Progress -Activity $activity -Status "Retrieving output..."

# Gets the log output
Get-AzHDInsightJobOutput `
    -Clustername $clusterName `
    -JobId $job.JobId `
    -HttpCredential $creds

Hive ジョブの出力は、次の例のようになります。

100041    RIM 9650    d476f3687700442549a83fac4560c51c
100041    RIM 9650    d476f3687700442549a83fac4560c51c
100042    Apple iPhone 4.2.x    375ad9a0ddc4351536804f1d5d0ea9b9
100042    Apple iPhone 4.2.x    375ad9a0ddc4351536804f1d5d0ea9b9
100042    Apple iPhone 4.2.x    375ad9a0ddc4351536804f1d5d0ea9b9

Apache Pig UDF

GENERATE ステートメントを使って、Pig から Python スクリプトを UDF として使うことができます。スクリプトは Jython または C Python を使用して実行できます。

Jython は JVM 上で実行され、Pig からネイティブに呼び出すことができるのに対し、
C Python は外部プロセスです。そのため、JVM 上の Pig からのデータが、Python のプロセスで実行されているスクリプトに送信されます。 Python スクリプトの出力が Pig に返送されます。

Python インタープリターを指定するには、Python スクリプトを参照するときに register を使います。次の例では、スクリプトを myfuncs として Pig に登録します。

Jython を使用するには: register '/path/to/pigudf.py' using jython as myfuncs;
C Python を使用するには: register '/path/to/pigudf.py' using streaming_python as myfuncs;

重要

Jython を使用する場合、pig_jython ファイルへのパスには、ローカルパスまたは WASBS:// パスを指定できます。ただし、C Python を使用する場合は、Pig ジョブの送信に使用しているノードのローカルファイルシステム上のファイルを参照する必要があります。

一度登録したこの例では、Pig Latin は両方について同じです:

LOGS = LOAD 'wasbs:///example/data/sample.log' as (LINE:chararray);
LOG = FILTER LOGS by LINE is not null;
DETAILS = FOREACH LOG GENERATE myfuncs.create_structure(LINE);
DUMP DETAILS;

この例では以下のように処理されます。

最初の行は、サンプルのデータファイル sample.log を LOGS に読み込みます。また、各レコードを chararray として定義します。
次の行はすべての null 値を除去し、操作の結果を LOGに格納します。
次に、LOG のレコードを反復処理し、GENERATE を使って、myfuncs として読み込まれた Python/Jython スクリプトに含まれる create_structure メソッドを呼び出します。 LINE を使って、現在のレコードを関数に渡します。
最後に、DUMP コマンドを使って出力が STDOUT にダンプされます。このコマンドは、操作完了後に結果を表示します。

[ファイルの作成]

開発環境で、pigudf.py という名前のテキストファイルを作成します。このファイルの内容として、以下のコードを使用します。

# Uncomment the following if using C Python
#from pig_util import outputSchema


@outputSchema("log: {(date:chararray, time:chararray, classname:chararray, level:chararray, detail:chararray)}")
def create_structure(input):
    if (input.startswith('java.lang.Exception')):
        input = input[21:len(input)] + ' - java.lang.Exception'
    date, time, classname, level, detail = input.split(' ', 4)
    return date, time, classname, level, detail

Pig Latin の例では、入力の一貫したスキーマがないため、LINE 入力は chararray と定義されています。この Python スクリプトでは、出力用に、データを一貫したスキーマに変換します。

@outputSchema ステートメントは、Pig に返されるデータの形式を定義します。この場合、Pig のデータ型である、 data bagになります。この bag には以下のフィールドが含まれ、すべて chararray (文字列) です。
- date - ログエントリが作成された日付
- time - ログエントリが作成された時刻
- classname - エントリが作成されたクラスの名前
- level - ログレベル
- detail - ログエントリの詳細説明
次に、def create_structure(input) では、Pig が行項目を渡す関数が定義されています。
例のデータ sample.log は、日付、時刻、クラス名、レベル、および詳細スキーマにほぼ従っています。ただし、*java.lang.Exception* で始まる行がいくつか含まれています。これらの行は、スキーマに合わせて変更する必要があります。 if ステートメントでそれらをチェックした後、想定される出力スキーマと一致するように、入力データの *java.lang.Exception* 文字列を末尾に移動します。
次に、split コマンドを使って、最初の 4 つの空白文字でデータを分割します。出力は、date、time、classname、level、および detail に割り当てられます。
最後に、値が Pig に返されます。

Pig に返された時点のデータは、@outputSchema ステートメントで定義されている一貫したスキーマになっています。

ファイルをアップロードする (シェル)

以下のコマンドでは、sshuser を実際のユーザー名と置き換えます (異なる場合)。 mycluster を実際のクラスター名に置き換えます。作業ディレクトリにファイルがあることを確認します。

scp を使用して HDInsight クラスターにファイルをコピーします。次のコマンドを編集して入力します。
```
scp pigudf.py sshuser@mycluster-ssh.azurehdinsight.net:
```
SSH を使用してクラスターに接続します。次のコマンドを編集して入力します。
```
ssh sshuser@mycluster-ssh.azurehdinsight.net
```
以前アップロードした Python のファイルを、SSH セッションからクラスターのストレージに追加します。
```
hdfs dfs -put pigudf.py /pigudf.py
```

Pig UDF を使用する (シェル)

pig に接続するには、開いている SSH セッションから次のコマンドを使用します。
```
pig
```

grunt> プロンプトで、次のステートメントを入力します。

Register wasbs:///pigudf.py using jython as myfuncs;
LOGS = LOAD 'wasbs:///example/data/sample.log' as (LINE:chararray);
LOG = FILTER LOGS by LINE is not null;
DETAILS = foreach LOG generate myfuncs.create_structure(LINE);
DUMP DETAILS;

次の行を入力すると、ジョブが開始されます。ジョブが完了すると、次のデータのような出力が返されます。

((2012-02-03,20:11:56,SampleClass5,[TRACE],verbose detail for id 990982084))
((2012-02-03,20:11:56,SampleClass7,[TRACE],verbose detail for id 1560323914))
((2012-02-03,20:11:56,SampleClass8,[DEBUG],detail for id 2083681507))
((2012-02-03,20:11:56,SampleClass3,[TRACE],verbose detail for id 1718828806))
((2012-02-03,20:11:56,SampleClass3,[INFO],everything normal for id 530537821))

quit を使って Grunt シェルを終了し、次のコマンドを使ってローカルファイルシステムで pigudf.py ファイルを編集します。
```
nano pigudf.py
```
エディターを使い、次の各行で、行の先頭から#文字を削除してコメント解除します:
```
#from pig_util import outputSchema
```
この行は、Jython ではなく C Python を使用するように Python スクリプトを変更します。変更を加えた後は、Ctrl キーを押しながら X キーを押してエディターを終了します。 Y キーを押し、Enter キーを押して変更を保存します。
pig コマンドを使用してシェルを再起動します。 grunt> プロンプトが出たら、次のステートメントを使って C Python インタープリターを使用する Python スクリプトを実行します。
```
Register 'pigudf.py' using streaming_python as myfuncs;
LOGS = LOAD 'wasbs:///example/data/sample.log' as (LINE:chararray);
LOG = FILTER LOGS by LINE is not null;
DETAILS = foreach LOG generate myfuncs.create_structure(LINE);
DUMP DETAILS;
```
このジョブが完了すると、以前に Jython を使用してスクリプトを実行したときと同じ出力が表示されます。

ファイルをアップロードする (PowerShell)

PowerShell を使って、Hive クエリをリモートで実行することもできます。作業ディレクトリに pigudf.py があることを確認します。 pigudf.py スクリプトを使う Hive クエリを実行するには、次の PowerShell スクリプトを使います。

# Login to your Azure subscription
# Is there an active Azure subscription?
$sub = Get-AzSubscription -ErrorAction SilentlyContinue
if(-not($sub))
{
    Connect-AzAccount
}

# If you have multiple subscriptions, set the one to use
# Select-AzSubscription -SubscriptionId "<SUBSCRIPTIONID>"

# Revise file path as needed
$pathToJythonFile = ".\pigudf.py"


# Get cluster info
$clusterName = Read-Host -Prompt "Enter the HDInsight cluster name"
$clusterInfo = Get-AzHDInsightCluster -ClusterName $clusterName
$resourceGroup = $clusterInfo.ResourceGroup
$storageAccountName=$clusterInfo.DefaultStorageAccount.split('.')[0]
$container=$clusterInfo.DefaultStorageContainer
$storageAccountKey=(Get-AzStorageAccountKey `
   -ResourceGroupName $resourceGroup `
   -Name $storageAccountName)[0].Value

# Create an Azure Storage context
$context = New-AzStorageContext `
    -StorageAccountName $storageAccountName `
    -StorageAccountKey $storageAccountKey

# Upload local files to an Azure Storage blob
Set-AzStorageBlobContent `
    -File $pathToJythonFile `
    -Blob "pigudf.py" `
    -Container $container `
    -Context $context

Pig UDF を使用する (PowerShell)

Note

PowerShell を使用してジョブをリモートで送信するときは、C Python をインタープリターとして使用することはできません。

PowerShell を使って Pig Latin ジョブを実行することもできます。 pigudf.py スクリプトを使う Pig Latin ジョブを実行するには、次の PowerShell スクリプトを使います。

# Script should stop on failures
$ErrorActionPreference = "Stop"

# Login to your Azure subscription
# Is there an active Azure subscription?
$sub = Get-AzSubscription -ErrorAction SilentlyContinue
if(-not($sub))
{
    Connect-AzAccount
}

# Get cluster info
$clusterName = Read-Host -Prompt "Enter the HDInsight cluster name"
$creds=Get-Credential -UserName "admin" -Message "Enter the login for the cluster"


$PigQuery = "Register wasbs:///pigudf.py using jython as myfuncs;" +
            "LOGS = LOAD 'wasbs:///example/data/sample.log' as (LINE:chararray);" +
            "LOG = FILTER LOGS by LINE is not null;" +
            "DETAILS = foreach LOG generate myfuncs.create_structure(LINE);" +
            "DUMP DETAILS;"

# Create Pig job object
$jobDefinition = New-AzHDInsightPigJobDefinition -Query $PigQuery

# For status bar updates
$activity="Pig job"

# Progress bar (optional)
Write-Progress -Activity $activity -Status "Starting job..."

# Start defined Azure HDInsight job on specified cluster.
$job = Start-AzHDInsightJob `
    -ClusterName $clusterName `
    -JobDefinition $jobDefinition `
    -HttpCredential $creds

# Progress bar (optional)
Write-Progress -Activity $activity -Status "Waiting for the Pig job to complete..."

# Wait for completion or failure of specified job
Wait-AzHDInsightJob `
    -Job $job.JobId `
    -ClusterName $clusterName `
    -HttpCredential $creds

# Uncomment the following to see stderr output
<#
Get-AzHDInsightJobOutput `
    -Clustername $clusterName `
    -JobId $job.JobId `
    -HttpCredential $creds `
    -DisplayOutputType StandardError
#>

# Progress bar (optional)
Write-Progress -Activity $activity "Retrieving output..."

# Gets the log output
Get-AzHDInsightJobOutput `
    -Clustername $clusterName `
    -JobId $job.JobId `
    -HttpCredential $creds

Pig ジョブの出力は、次のデータのように表示されます。

((2012-02-03,20:11:56,SampleClass5,[TRACE],verbose detail for id 990982084))
((2012-02-03,20:11:56,SampleClass7,[TRACE],verbose detail for id 1560323914))
((2012-02-03,20:11:56,SampleClass8,[DEBUG],detail for id 2083681507))
((2012-02-03,20:11:56,SampleClass3,[TRACE],verbose detail for id 1718828806))
((2012-02-03,20:11:56,SampleClass3,[INFO],everything normal for id 530537821))

トラブルシューティング

ジョブ実行時のエラー

Hive ジョブを実行しているときに、次のテキストようなエラーが発生する場合があります。

Caused by: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: [Error 20001]: An error occurred while reading or writing to your custom script. It may have crashed with an error.

この問題は、Python ファイルの行末が原因で発生する場合があります。多くの Windows 版エディターでは行末に既定でCRLF が使用されていますが、Linux アプリケーションでは通常、行末は LF であることを前提としています。

ファイルを HDInsight にアップロードする前に、次の PowerShell ステートメントを使用して CR 文字を削除できます。

Write-Progress -Activity $activity -Status "Waiting for the Pig job to complete..."

# Wait for completion or failure of specified job

Powershell スクリプト

例の実行に使用した PowerShell スクリプトには、どちらもジョブのエラー出力を表示するコメント行が含まれています。ジョブについて想定された出力が確認できない場合は、次の行をコメント解除し、エラー情報で問題が示されるかどうかを確認してください。

$activity="Pig job"

# Progress bar (optional)
Write-Progress -Activity $activity -Status "Starting job..."

エラー情報 (STDERR) とジョブの結果 (STDOUT) は、HDInsight ストレージにも記録されます。

ジョブ	BLOB コンテナーで確認するファイル
Hive	/HivePython/stderr /HivePython/stdout
Pig	/PigPython/stderr /PigPython/stdout

次のステップ

既定で提供されない Python モジュールを読み込む必要がある場合は、モジュールを Azure HDInsight にデプロイする方法に関するブログ記事をご覧ください。

Pig と Hive を使用する他の方法と、MapReduce の使用方法については、次のドキュメントをご覧ください。

次の方法で共有

HDInsight 上の Apache Hive と Apache Pig で Python ユーザー定義関数 (UDF) を使用する

HDInsight の Python

前提条件

ストレージの構成

Apache Hive UDF

[ファイルの作成]

ファイルをアップロードする (シェル)

Hive UDF を使用する (シェル)

ファイルをアップロードする (PowerShell)

Hive UDF を使用する

Apache Pig UDF

[ファイルの作成]

ファイルをアップロードする (シェル)

Pig UDF を使用する (シェル)

ファイルをアップロードする (PowerShell)

Pig UDF を使用する (PowerShell)

トラブルシューティング

ジョブ実行時のエラー

Powershell スクリプト

次のステップ

フィードバック

その他のリソース