Microsoft.MachineLearningServices ワークスペース/データセット 2020-05-01-preview
Bicep リソース定義
ワークスペース/データセットのリソースの種類は、次をターゲットとする操作でデプロイできます。
- リソース グループ - リソース グループのデプロイ コマンドに関するページを参照してください
各 API バージョンの変更されたプロパティの一覧については、「 変更ログ」を参照してください。
リソース形式
Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/datasets リソースを作成するには、次の Bicep をテンプレートに追加します。
resource symbolicname 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/datasets@2020-05-01-preview' = {
name: 'string'
parent: resourceSymbolicName
datasetType: 'string'
parameters: {
header: 'string'
includePath: bool
partitionFormat: 'string'
path: {
dataPath: {
datastoreName: 'string'
relativePath: 'string'
}
httpUrl: 'string'
}
query: {
datastoreName: 'string'
query: 'string'
}
separator: 'string'
sourceType: 'string'
}
registration: {
description: 'string'
name: 'string'
tags: {}
}
skipValidation: bool
timeSeries: {
coarseGrainTimestamp: 'string'
fineGrainTimestamp: 'string'
}
}
プロパティ値
workspaces/datasets
| 名前 | 説明 | 値 |
|---|---|---|
| name | リソース名 Bicep で子リソースの名前と型を設定する方法を参照してください。 |
string (必須) |
| parent | Bicep では、子リソースの親リソースを指定できます。 このプロパティを追加する必要があるのは、子リソースが親リソースの外部で宣言されている場合のみです。 詳細については、「 親リソースの外部にある子リソース」を参照してください。 |
種類のリソースのシンボル名: ワークスペース |
| datasetType | データセットの種類を指定します。 | 'file' 'tabular' (必須) |
| parameters | DatasetCreateRequestParameters (必須) | |
| 登録 | DatasetCreateRequestRegistration (必須) | |
| skipValidation | 登録前にデータセットからデータを読み込むことができる検証をスキップします。 | [bool] |
| timeSeries | DatasetCreateRequestTimeSeries |
DatasetCreateRequestParameters
| 名前 | 説明 | 値 |
|---|---|---|
| header | ヘッダーの種類。 | 'all_files_have_same_headers' 'combine_all_files_headers' 'no_headers' 'only_first_file_has_headers' |
| includePath | パス情報をデータセット内に列として保持するかどうかを示すブール値。 既定値は False です。 これは、複数のファイルを読み取り、特定のレコードがどのファイルから生成されたかを把握したい場合や、ファイル パスに有用な情報を保持したい場合に便利です。 | [bool] |
| partitionFormat | 各パスのパーティション情報は、指定された形式に基づいて列に抽出されます。 形式の '{column_name}' の部分では文字列の列が、'{column_name:yyyy/MM/dd/HH/mm/ss}' では datetime の列が作成されます。ここで、'yyyy'、'MM'、'dd'、'HH'、'mm'、'ss' は datetime 型の年、月、日、時、分、秒の抽出に使用されます。 形式は、最初のパーティション キーの位置から始まり、ファイル パスの末尾までになります。 たとえば、パス '../USA/2019/01/01/data.parquet' で、パーティションが国/地域と時刻別である場合、partition_format='/{CountryOrRegion}/{PartitionDate:yyyy/MM/dd}/data.csv' は、値 'USA' と datetime 列 'PartitionDate' と値 '2019-01-10' の文字列列 'CountryOrRegion' を作成します | string |
| path | DatasetCreateRequestParametersPath | |
| query | DatasetCreateRequestParametersQuery | |
| separator | 'delimited_files' sourceType の列を分割するために使用される区切り記号。 | string |
| sourceType | データ ソースの種類。 | 'delimited_files' 'json_lines_files' 'parquet_files' |
DatasetCreateRequestParametersPath
| 名前 | 説明 | 値 |
|---|---|---|
| dataPath | DatasetCreateRequestParametersPathDataPath | |
| httpUrl | Http URL。 | string |
DatasetCreateRequestParametersPathDataPath
| 名前 | 説明 | 値 |
|---|---|---|
| datastoreName | データストア名。 | string |
| relativePath | データストア内のパス。 | string |
DatasetCreateRequestParametersQuery
| 名前 | 説明 | 値 |
|---|---|---|
| datastoreName | SQL/PostgreSQL/MySQL データストア名。 | string |
| query | SQL Quey。 | string |
DatasetCreateRequestRegistration
| 名前 | 説明 | 値 |
|---|---|---|
| description | データセットの説明。 | string |
| name | データセットの名前です。 | string |
| tags | データセットに関連付けられているタグ。 | object |
DatasetCreateRequestTimeSeries
| 名前 | 説明 | 値 |
|---|---|---|
| coarseGrainTimestamp | CoarseGrainTimestamp として使用する列名。 'fineGrainTimestamp' が指定されていて、'fineGrainTimestamp' と同じにできない場合にのみ使用できます。 | string |
| fineGrainTimestamp | FineGrainTimestamp として使用する列名 | string |
クイック スタート テンプレート
次のクイックスタート テンプレートでは、このリソースの種類をデプロイします。
| Template | 説明 |
|---|---|
データストアの相対パスからファイル データセットを作成する
|
このテンプレートは、Azure Machine Learning ワークスペースのデータストアの相対パスからファイル データセットを作成します。 |
|
Web URL から AML ワークスペースにファイル データセットを作成する
|
このテンプレートは、Azure Machine Learning ワークスペースの Web URL からファイル データセットを作成します。 |
|
データストアの相対パスから表形式データセットを作成する
|
このテンプレートは、Azure Machine Learning ワークスペースのデータストアの相対パスから表形式データセットを作成します。 |
|
SQL/PostgreSQL/MySQL データストアから表形式データセットを作成する
|
このテンプレートは、Azure Machine Learning ワークスペースの SQL/PostgreSQL/MySQL データストアの SQL クエリから表形式データセットを作成します。 |
|
Web URL から AML ワークスペースに表形式データセットを作成する
|
このテンプレートは、Azure Machine Learning ワークスペースの Web URL から表形式データセットを作成します。 |
|
データストア & 複数のデータセットを含む AML ワークスペースを作成する
|
このテンプレートは、データストア & 複数のデータセットを含む Azure Machine Learning ワークスペースを作成します。 |
ARM テンプレート リソース定義
ワークスペース/データセットリソースの種類は、次を対象とする操作でデプロイできます。
- リソース グループ - リソース グループのデプロイ コマンドを参照してください
各 API バージョンの変更されたプロパティの一覧については、「 変更ログ」を参照してください。
リソース形式
Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/datasets リソースを作成するには、次の JSON をテンプレートに追加します。
{
"type": "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/datasets",
"apiVersion": "2020-05-01-preview",
"name": "string",
"datasetType": "string",
"parameters": {
"header": "string",
"includePath": "bool",
"partitionFormat": "string",
"path": {
"dataPath": {
"datastoreName": "string",
"relativePath": "string"
},
"httpUrl": "string"
},
"query": {
"datastoreName": "string",
"query": "string"
},
"separator": "string",
"sourceType": "string"
},
"registration": {
"description": "string",
"name": "string",
"tags": {}
},
"skipValidation": "bool",
"timeSeries": {
"coarseGrainTimestamp": "string",
"fineGrainTimestamp": "string"
}
}
プロパティ値
workspaces/datasets
| 名前 | 説明 | 値 |
|---|---|---|
| type | リソースの種類 | 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/datasets' |
| apiVersion | リソース API のバージョン | '2020-05-01-preview' |
| name | リソース名 JSON ARM テンプレートで子リソースの名前と型を設定する方法を参照してください。 |
string (必須) |
| datasetType | データセットの種類を指定します。 | 'file' 'tabular' (必須) |
| parameters | DatasetCreateRequestParameters (必須) | |
| 登録 | DatasetCreateRequestRegistration (必須) | |
| skipValidation | 登録前にデータセットからデータを読み込むことができる検証をスキップします。 | [bool] |
| timeSeries | DatasetCreateRequestTimeSeries |
DatasetCreateRequestParameters
| 名前 | 説明 | 値 |
|---|---|---|
| header | ヘッダーの種類。 | 'all_files_have_same_headers' 'combine_all_files_headers' 'no_headers' 'only_first_file_has_headers' |
| includePath | パス情報をデータセットの列として保持するブール値。 既定値は False です。 これは、複数のファイルを読み取り、特定のレコードがどのファイルから生成されたかを把握したい場合や、ファイル パスに有用な情報を保持したい場合に便利です。 | [bool] |
| partitionFormat | 各パスのパーティション情報は、指定された形式に基づいて列に抽出されます。 形式の '{column_name}' の部分では文字列の列が、'{column_name:yyyy/MM/dd/HH/mm/ss}' では datetime の列が作成されます。ここで、'yyyy'、'MM'、'dd'、'HH'、'mm'、'ss' は datetime 型の年、月、日、時、分、秒の抽出に使用されます。 形式は、最初のパーティション キーの位置から始まり、ファイル パスの末尾までになります。 たとえば、パス '../USA/2019/01/01/data.parquet' (パーティションが国/地域と時間別である) partition_format='/{CountryOrRegion}/{PartitionDate:yyyy/MM/dd}/data.csv' は、値 'USA' と datetime 列 'PartitionDate' と値 '2019-01-10' の文字列列 'CountryOrRegion' を作成します | string |
| path | DatasetCreateRequestParametersPath | |
| query | DatasetCreateRequestParametersQuery | |
| separator | 'delimited_files' sourceType の列を分割するために使用される区切り記号。 | string |
| sourceType | データ ソースの種類。 | 'delimited_files' 'json_lines_files' 'parquet_files' |
DatasetCreateRequestParametersPath
| 名前 | 説明 | 値 |
|---|---|---|
| dataPath | DatasetCreateRequestParametersPathDataPath | |
| httpUrl | Http URL。 | string |
DatasetCreateRequestParametersPathDataPath
| 名前 | 説明 | 値 |
|---|---|---|
| datastoreName | データストア名。 | string |
| relativePath | データストア内のパス。 | string |
DatasetCreateRequestParametersQuery
| 名前 | 説明 | 値 |
|---|---|---|
| datastoreName | SQL/PostgreSQL/MySQL データストア名。 | string |
| query | SQL Quey。 | string |
DatasetCreateRequestRegistration
| 名前 | 説明 | 値 |
|---|---|---|
| description | データセットの説明。 | string |
| name | データセットの名前です。 | string |
| tags | データセットに関連付けられているタグ。 | object |
DatasetCreateRequestTimeSeries
| 名前 | 説明 | 値 |
|---|---|---|
| coarseGrainTimestamp | CoarseGrainTimestamp として使用する列名。 'fineGrainTimestamp' が指定されていて、'fineGrainTimestamp' と同じにできない場合にのみ使用できます。 | string |
| fineGrainTimestamp | FineGrainTimestamp として使用する列名 | string |
クイック スタート テンプレート
次のクイックスタート テンプレートでは、このリソースの種類をデプロイします。
| Template | 説明 |
|---|---|
|
データストアの相対パスからファイル データセットを作成する
|
このテンプレートは、Azure Machine Learning ワークスペースのデータストアの相対パスからファイル データセットを作成します。 |
|
Web URL から AML ワークスペースにファイル データセットを作成する
|
このテンプレートは、Azure Machine Learning ワークスペースの Web URL からファイル データセットを作成します。 |
|
データストアの相対パスから表形式データセットを作成する
|
このテンプレートは、Azure Machine Learning ワークスペースのデータストアの相対パスから表形式データセットを作成します。 |
|
SQL/PostgreSQL/MySQL データストアから表形式データセットを作成する
|
このテンプレートは、Azure Machine Learning ワークスペースの SQL/PostgreSQL/MySQL データストアの SQL クエリから表形式データセットを作成します。 |
|
Web URL から AML ワークスペースに表形式データセットを作成する
|
このテンプレートは、Azure Machine Learning ワークスペースの Web URL から表形式データセットを作成します。 |
|
データストア & 複数のデータセットを含む AML ワークスペースを作成する
|
このテンプレートは、データストア & 複数のデータセットを含む Azure Machine Learning ワークスペースを作成します。 |
Terraform (AzAPI プロバイダー) リソース定義
ワークスペース/データセットリソースの種類は、次を対象とする操作でデプロイできます。
- リソース グループ
各 API バージョンの変更されたプロパティの一覧については、「 変更ログ」を参照してください。
リソース形式
Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/datasets リソースを作成するには、次の Terraform をテンプレートに追加します。
resource "azapi_resource" "symbolicname" {
type = "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/datasets@2020-05-01-preview"
name = "string"
parent_id = "string"
body = jsonencode({
datasetType = "string"
parameters = {
header = "string"
includePath = bool
partitionFormat = "string"
path = {
dataPath = {
datastoreName = "string"
relativePath = "string"
}
httpUrl = "string"
}
query = {
datastoreName = "string"
query = "string"
}
separator = "string"
sourceType = "string"
}
registration = {
description = "string"
name = "string"
tags = {}
}
skipValidation = bool
timeSeries = {
coarseGrainTimestamp = "string"
fineGrainTimestamp = "string"
}
})
}
プロパティ値
workspaces/datasets
| 名前 | 説明 | 値 |
|---|---|---|
| type | リソースの種類 | "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/datasets@2020-05-01-preview" |
| name | リソース名 | string (必須) |
| parent_id | このリソースの親であるリソースの ID。 | 種類のリソースの ID: ワークスペース |
| datasetType | データセットの種類を指定します。 | "file" "表形式" (必須) |
| parameters | DatasetCreateRequestParameters (必須) | |
| 登録 | DatasetCreateRequestRegistration (必須) | |
| skipValidation | 登録前にデータセットからデータを読み込むことができる検証をスキップします。 | [bool] |
| timeSeries | DatasetCreateRequestTimeSeries |
DatasetCreateRequestParameters
| 名前 | 説明 | 値 |
|---|---|---|
| header | ヘッダーの種類。 | "all_files_have_same_headers" "combine_all_files_headers" "no_headers" "only_first_file_has_headers" |
| includePath | パス情報をデータセットの列として保持するブール値。 既定値は False です。 これは、複数のファイルを読み取り、特定のレコードがどのファイルから生成されたかを把握したい場合や、ファイル パスに有用な情報を保持したい場合に便利です。 | [bool] |
| partitionFormat | 各パスのパーティション情報は、指定された形式に基づいて列に抽出されます。 形式の '{column_name}' の部分では文字列の列が、'{column_name:yyyy/MM/dd/HH/mm/ss}' では datetime の列が作成されます。ここで、'yyyy'、'MM'、'dd'、'HH'、'mm'、'ss' は datetime 型の年、月、日、時、分、秒の抽出に使用されます。 形式は、最初のパーティション キーの位置から始まり、ファイル パスの末尾までになります。 たとえば、パス '../USA/2019/01/01/data.parquet' で、パーティションが国/地域と時刻別である場合、partition_format='/{CountryOrRegion}/{PartitionDate:yyyy/MM/dd}/data.csv' は、値 'USA' と datetime 列 'PartitionDate' と値 '2019-01-10' の文字列列 'CountryOrRegion' を作成します | string |
| path | DatasetCreateRequestParametersPath | |
| query | DatasetCreateRequestParametersQuery | |
| separator | 'delimited_files' sourceType の列を分割するために使用される区切り記号。 | string |
| sourceType | データ ソースの種類。 | "delimited_files" "json_lines_files" "parquet_files" |
DatasetCreateRequestParametersPath
| 名前 | 説明 | 値 |
|---|---|---|
| dataPath | DatasetCreateRequestParametersPathDataPath | |
| httpUrl | Http URL。 | string |
DatasetCreateRequestParametersPathDataPath
| 名前 | 説明 | 値 |
|---|---|---|
| datastoreName | データストア名。 | string |
| relativePath | データストア内のパス。 | string |
DatasetCreateRequestParametersQuery
| 名前 | 説明 | 値 |
|---|---|---|
| datastoreName | SQL/PostgreSQL/MySQL データストア名。 | string |
| query | SQL Quey。 | string |
DatasetCreateRequestRegistration
| 名前 | 説明 | 値 |
|---|---|---|
| description | データセットの説明。 | string |
| name | データセットの名前です。 | string |
| tags | データセットに関連付けられているタグ。 | object |
DatasetCreateRequestTimeSeries
| 名前 | 説明 | 値 |
|---|---|---|
| coarseGrainTimestamp | CoarseGrainTimestamp として使用する列名。 'fineGrainTimestamp' が指定されていて、'fineGrainTimestamp' と同じにできない場合にのみ使用できます。 | string |
| fineGrainTimestamp | FineGrainTimestamp として使用する列名 | string |