AdlaCompute Klas
Hiermee beheert u een Azure Data Lake Analytics-rekendoel in Azure Machine Learning.
Azure Data Lake Analytics is een platform voor big data-analyse in de Azure-cloud. Het kan worden gebruikt als een rekendoel met een Azure Machine Learning-pijplijn. Zie Wat zijn rekendoelen in Azure Machine Learning? voor meer informatie.
Klasse ComputeTarget-constructor.
Haal een cloudweergave op van een rekenobject dat is gekoppeld aan de opgegeven werkruimte. Retourneert een exemplaar van een onderliggende klasse die overeenkomt met het specifieke type van het opgehaalde Rekenobject.
- Overname
-
AdlaCompute
Constructor
AdlaCompute(workspace, name)
Parameters
Name | Description |
---|---|
workspace
Vereist
|
Het werkruimteobject met het op te halen AdlaCompute-object. |
name
Vereist
|
De naam van het AdlaCompute-object dat moet worden opgehaald. |
workspace
Vereist
|
Het werkruimteobject met het rekenobject dat moet worden opgehaald. |
name
Vereist
|
De naam van het rekenobject dat moet worden opgehaald. |
Opmerkingen
Een Azure Data Lake Analytics-account maken voordat u deze gebruikt. Zie Aan de slag met Azure Data Lake Analytics om er een te maken.
In het volgende voorbeeld ziet u hoe u een ADLA-account aan een werkruimte koppelt met behulp van de attach_configuration methode .
adla_compute_name = 'testadl' # Name to associate with new compute in workspace
# ADLA account details needed to attach as compute to workspace
adla_account_name = "<adla_account_name>" # Name of the Azure Data Lake Analytics account
adla_resource_group = "<adla_resource_group>" # Name of the resource group which contains this account
try:
# check if already attached
adla_compute = AdlaCompute(ws, adla_compute_name)
except ComputeTargetException:
print('attaching adla compute...')
attach_config = AdlaCompute.attach_configuration(resource_group=adla_resource_group, account_name=adla_account_name)
adla_compute = ComputeTarget.attach(ws, adla_compute_name, attach_config)
adla_compute.wait_for_completion()
print("Using ADLA compute:{}".format(adla_compute.cluster_resource_id))
print("Provisioning state:{}".format(adla_compute.provisioning_state))
print("Provisioning errors:{}".format(adla_compute.provisioning_errors))
Volledig voorbeeld is beschikbaar via https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/machine-learning-pipelines/intro-to-pipelines/aml-pipelines-use-adla-as-compute-target.ipynb
Methoden
attach |
AFGEKEURD. Gebruik in plaats daarvan de Koppel een bestaande Azure Data Lake Analytics-rekenresource aan de opgegeven werkruimte. |
attach_configuration |
Maak een configuratieobject voor het koppelen van een Azure Data Lake Analytics-rekendoel. |
delete |
Verwijder het AdlaCompute-object uit de bijbehorende werkruimte. Als dit object is gemaakt via Azure Machine Learning, worden de bijbehorende cloudobjecten ook verwijderd. Als dit object extern is gemaakt en alleen aan de werkruimte is gekoppeld, wordt een ComputeTargetException gegenereerd en wordt er niets gewijzigd. |
deserialize |
Converteer een JSON-object naar een AdlaCompute-object. |
detach |
Koppel het AdlaCompute-object los van de bijbehorende werkruimte. Onderliggende cloudobjecten worden niet verwijderd, alleen de koppeling wordt verwijderd. |
refresh_state |
Voer een in-place update uit van de eigenschappen van het object. Met deze methode worden de eigenschappen bijgewerkt op basis van de huidige status van het bijbehorende cloudobject. Dit wordt voornamelijk gebruikt voor handmatige polling van de rekenstatus. |
serialize |
Converteer dit AdlaCompute-object naar een geserialiseerde JSON-woordenlijst. |
attach
AFGEKEURD. Gebruik in plaats daarvan de attach_configuration
methode.
Koppel een bestaande Azure Data Lake Analytics-rekenresource aan de opgegeven werkruimte.
static attach(workspace, name, resource_id)
Parameters
Name | Description |
---|---|
workspace
Vereist
|
Het werkruimteobject waaraan de rekenresource moet worden gekoppeld. |
name
Vereist
|
De naam die moet worden gekoppeld aan de rekenresource in de opgegeven werkruimte. Hoeft niet overeen te komen met de naam van de rekenresource die moet worden gekoppeld. |
resource_id
Vereist
|
De Azure-resource-id voor de rekenresource die wordt gekoppeld. |
Retouren
Type | Description |
---|---|
Een AdlaCompute-objectweergave van het rekenobject. |
Uitzonderingen
Type | Description |
---|---|
attach_configuration
Maak een configuratieobject voor het koppelen van een Azure Data Lake Analytics-rekendoel.
static attach_configuration(resource_group=None, account_name=None, resource_id=None)
Parameters
Name | Description |
---|---|
resource_group
|
De naam van de resourcegroep waarin het Data Lake Analytics-account zich bevindt. Default value: None
|
account_name
|
De Data Lake Analytics accountnaam. Default value: None
|
resource_id
|
De Azure-resource-id voor de rekenresource die wordt gekoppeld. Default value: None
|
Retouren
Type | Description |
---|---|
Een configuratieobject dat moet worden gebruikt bij het koppelen van een rekenobject. |
Uitzonderingen
Type | Description |
---|---|
delete
Verwijder het AdlaCompute-object uit de bijbehorende werkruimte.
Als dit object is gemaakt via Azure Machine Learning, worden de bijbehorende cloudobjecten ook verwijderd. Als dit object extern is gemaakt en alleen aan de werkruimte is gekoppeld, wordt een ComputeTargetException gegenereerd en wordt er niets gewijzigd.
delete()
Uitzonderingen
Type | Description |
---|---|
deserialize
Converteer een JSON-object naar een AdlaCompute-object.
static deserialize(workspace, object_dict)
Parameters
Name | Description |
---|---|
workspace
Vereist
|
Het werkruimteobject waar het AdlaCompute-object aan is gekoppeld. |
object_dict
Vereist
|
Een JSON-object dat moet worden geconverteerd naar een AdlaCompute-object. |
Retouren
Type | Description |
---|---|
De AdlaCompute-weergave van het opgegeven JSON-object. |
Uitzonderingen
Type | Description |
---|---|
Opmerkingen
Verhoogt een ComputeTargetException als de opgegeven werkruimte niet de werkruimte is die de compute is gekoppeld.
detach
Koppel het AdlaCompute-object los van de bijbehorende werkruimte.
Onderliggende cloudobjecten worden niet verwijderd, alleen de koppeling wordt verwijderd.
detach()
Uitzonderingen
Type | Description |
---|---|
refresh_state
Voer een in-place update uit van de eigenschappen van het object.
Met deze methode worden de eigenschappen bijgewerkt op basis van de huidige status van het bijbehorende cloudobject. Dit wordt voornamelijk gebruikt voor handmatige polling van de rekenstatus.
refresh_state()
Uitzonderingen
Type | Description |
---|---|
serialize
Converteer dit AdlaCompute-object naar een geserialiseerde JSON-woordenlijst.
serialize()
Retouren
Type | Description |
---|---|
De JSON-weergave van dit AdlaCompute-object. |
Uitzonderingen
Type | Description |
---|---|