Componente Exportar dados

Este artigo descreve um componente no designer do Azure Machine Learning.

Use esse componente para salvar resultados, dados intermediários e dados de trabalho de seus pipelines em destinos de armazenamento em nuvem.

Este componente suporta a exportação dos seus dados para os seguintes serviços de dados na nuvem:

• Contentor de Blobs do Azure
• Partilha de Ficheiros do Azure
• Armazenamento do Azure Data Lake Ger1
• Armazenamento do Azure Data Lake Ger2
• Base de dados SQL do Azure

Antes de exportar seus dados, você precisa primeiro registrar um armazenamento de dados em seu espaço de trabalho do Azure Machine Learning. Para obter mais informações, consulte Acessar dados nos serviços de armazenamento do Azure.

Como configurar a exportação de dados

1. Adicione o componente Exportar dados ao seu pipeline no designer. Você pode encontrar este componente na categoria Entrada e Saída .

2. Conecte Exportar dados ao componente que contém os dados que você deseja exportar.

3. Selecione Exportar dados para abrir o painel Propriedades .

4. Em Datastore, selecione um armazenamento de dados existente na lista suspensa. Você também pode criar um novo armazenamento de dados. Verifique como visitando Dados do Access nos serviços de armazenamento do Azure.

   Nota

   Não há suporte para a exportação de dados de um determinado tipo de dados para uma coluna de banco de dados SQL especificada como outro tipo de dados. A tabela de destino não precisa existir primeiro.

5. A caixa de seleção, Regenerar saída, decide se o componente deve ser executado para regenerar a saída em tempo de execução.

   É por padrão desmarcado, o que significa que se o componente tiver sido executado com os mesmos parâmetros anteriormente, o sistema reutilizará a saída da última execução para reduzir o tempo de execução.

   Se for selecionado, o sistema executará o componente novamente para regenerar a saída.

6. Defina o caminho no armazenamento de dados onde os dados estão. O caminho é um caminho relativo. Tome data/testoutput como exemplo, o que significa que os dados de entrada de Dados de Exportação serão exportados para data/testoutput o armazenamento de dados definido nas configurações de Saída do componente.

   Nota

   Os caminhos vazios ou caminhos de URL não são permitidos.

7. Em Formato de arquivo, selecione o formato no qual os dados devem ser armazenados.

8. Envie o pipeline.

Limitações

Devido à limitação de acesso ao datstore, se o pipeline de inferência contiver o componente Exportar dados , ele será removido automaticamente quando implantar no ponto de extremidade em tempo real.

Próximos passos

Consulte o conjunto de componentes disponíveis para o Azure Machine Learning.