CLI (v2) Esquema YAML do Azure Data Lake Gen1
APLICA-SE A:
Azure CLI ml extension v2 (atual)
Consulte o esquema JSON de origem em https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/azureDataLakeGen1.schema.json.
Nota
A sintaxe YAML detalhada neste documento é baseada no esquema JSON para a versão mais recente da extensão ML CLI v2. Esta sintaxe é garantida apenas para funcionar com a versão mais recente da extensão ML CLI v2. Você pode encontrar os esquemas para versões de extensão mais antigas em https://azuremlschemasprod.azureedge.net/.
Sintaxe YAML
| Chave | Tipo | Description | Valores permitidos | Default value |
|---|---|---|---|---|
$schema |
string | O esquema YAML. Se você usar a extensão de código do Visual Studio do Aprendizado de Máquina do Azure para criar o arquivo YAML, inclua $schema na parte superior do arquivo para invocar o esquema e as completações de recursos. |
||
type |
string | Obrigatório. O tipo de armazenamento de dados. | azure_data_lake_gen1 |
|
name |
string | Obrigatório. O nome do armazenamento de dados. | ||
description |
string | A descrição do armazenamento de dados. | ||
tags |
objeto | O dicionário de tags datastore. | ||
store_name |
string | Obrigatório. O nome da conta do Azure Data Lake Storage Gen1. | ||
credentials |
objeto | Credenciais da entidade de serviço para se conectar à conta de armazenamento do Azure. Os segredos de credenciais são armazenados no cofre de chaves do espaço de trabalho. | ||
credentials.tenant_id |
string | O ID do locatário da entidade de serviço. Obrigatório se credentials for especificado. |
||
credentials.client_id |
string | O ID do cliente da entidade de serviço. Obrigatório se credentials for especificado. |
||
credentials.client_secret |
string | O segredo do cliente principal do serviço. Obrigatório se credentials for especificado. |
||
credentials.resource_url |
string | A URL do recurso que determina quais operações a conta do Azure Data Lake Storage Gen1 executa. | https://datalake.azure.net/ |
|
credentials.authority_url |
string | A URL de autoridade usada para autenticação do usuário. | https://login.microsoftonline.com |
Observações
Você pode usar o az ml datastore comando para gerenciar armazenamentos de dados do Azure Machine Learning.
Exemplos
Veja exemplos nos exemplos do repositório GitHub. Vários são mostrados aqui:
YAML: acesso baseado em identidade
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/azureDataLakeGen1.schema.json
name: alds_gen1_credless_example
type: azure_data_lake_gen1
description: Credential-less datastore pointing to an Azure Data Lake Storage Gen1.
store_name: mytestdatalakegen1
YAML: ID do inquilino, ID do cliente, segredo do cliente
$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/azureDataLakeGen1.schema.json
name: adls_gen1_example
type: azure_data_lake_gen1
description: Datastore pointing to an Azure Data Lake Storage Gen1.
store_name: mytestdatalakegen1
credentials:
tenant_id: XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX
client_id: XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX
client_secret: XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX