Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/datasets 2020-05-01-preview - Bicep, ARM template & Terraform AzAPI reference

Bicep 리소스 정의

작업 영역/데이터 세트 리소스 종류는 다음을 대상으로 하는 작업과 함께 배포할 수 있습니다.

리소스 그룹 - 리소스 그룹 배포 명령을 참조하세요.

각 API 버전에서 변경된 속성 목록은 변경 로그를 참조하세요.

리소스 형식

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/datasets 리소스를 만들려면 템플릿에 다음 Bicep을 추가합니다.

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'
  }
}

속성 값

workspaces/datasets

Name	Description	값
name	리소스 이름 Bicep에서 자식 리소스의 이름과 형식을 설정하는 방법을 참조하세요.	string(필수)
부모(parent)	Bicep에서 자식 리소스에 대한 부모 리소스를 지정할 수 있습니다. 자식 리소스가 부모 리소스 외부에서 선언된 경우에만 이 속성을 추가하면 됩니다. 자세한 내용은 부모 리소스 외부의 자식 리소스를 참조하세요.	형식의 리소스에 대한 기호화된 이름: 작업 영역
datasetType	데이터 세트 형식을 지정합니다.	'file' '테이블 형식'(필수)
매개 변수		DatasetCreateRequestParameters (필수)
등록		DatasetCreateRequestRegistration (필수)
skipValidation	등록하기 전에 데이터 세트에서 데이터를 로드할 수 있도록 하는 유효성 검사를 건너뜁니다.	bool
timeSeries		DatasetCreateRequestTimeSeries

DatasetCreateRequestParameters

Name	Description	값
header	헤더 형식입니다.	'all_files_have_same_headers' 'combine_all_files_headers' 'no_headers' 'only_first_file_has_headers'
includePath	경로 정보를 데이터 세트의 열로 유지하는 부울입니다. 기본값은 False입니다. 이는 여러 파일을 읽고 특정 레코드가 어떤 파일에서 발생했는지 알고 싶거나 파일 경로에 유용한 정보를 유지하려는 경우에 유용합니다.	bool
partitionFormat	각 경로의 파티션 정보는 지정된 형식에 따라 열로 추출됩니다. 형식 부분 '{column_name}'은 문자열 열을 만들고, '{column_name:yyyy/MM/dd/HH/mm/ss}'는 datetime 열을 만듭니다. 여기서 'yyyy', 'MM', 'dd', 'HH', 'mm' 및 'ss'는 datetime 형식의 연도, 월, 일, 시, 분 및 초를 추출하는 데 사용됩니다. 형식은 첫 번째 파티션 키의 위치에서 시작하여 파일 경로의 끝까지입니다. 예를 들어 경로 '.를 지정합니다. /USA/2019/01/01/data.parquet' 여기서 파티션은 국가/지역 및 시간별 partition_format='/{CountryOrRegion}/{PartitionDate:yyyy/MM/dd}/data.csv'은 값이 'USA'인 문자열 열 'CountryOrRegion'과 'PartitionDate' 값이 '2019-01-01'인 datetime 열을 만듭니다.	string
path		DatasetCreateRequestParametersPath
Query		DatasetCreateRequestParametersQuery
구분 기호	'delimited_files' sourceType의 열을 분할하는 데 사용되는 구분 기호입니다.	string
sourceType	데이터 원본 유형	'delimited_files' 'json_lines_files' 'parquet_files'

DatasetCreateRequestParametersPath

Name	Description	값
dataPath		DatasetCreateRequestParametersPathDataPath
httpUrl	Http URL입니다.	문자열

DatasetCreateRequestParametersPathDataPath

Name	Description	값
datastoreName	데이터 저장소 이름입니다.	문자열
relativePath	데이터 저장소 내의 경로입니다.	문자열

DatasetCreateRequestParametersQuery

Name	Description	값
datastoreName	SQL/PostgreSQL/MySQL 데이터 저장소 이름입니다.	문자열
Query	SQL Quey.	문자열

DatasetCreateRequestRegistration

Name	Description	값
description	데이터 세트에 대한 설명입니다.	문자열
name	데이터 세트의 이름입니다.	string
tags	데이터 세트와 연결된 태그입니다.	object

DatasetCreateRequestTimeSeries

Name	Description	값
coarseGrainTimestamp	CoarseGrainTimestamp로 사용할 열 이름입니다. 'fineGrainTimestamp'를 지정하고 'fineGrainTimestamp'와 동일할 수 없는 경우에만 사용할 수 있습니다.	문자열
fineGrainTimestamp	FineGrainTimestamp로 사용할 열 이름	문자열

빠른 시작 템플릿

다음 빠른 시작 템플릿은 이 리소스 유형을 배포합니다.

템플릿	Description
데이터 저장소의 상대 경로에서 파일 데이터 세트 만들기	이 템플릿은 Azure Machine Learning 작업 영역의 데이터 저장소에 있는 상대 경로에서 파일 데이터 세트를 만듭니다.
웹 URL에서 AML 작업 영역에서 파일 데이터 세트 만들기	이 템플릿은 Azure Machine Learning 작업 영역의 웹 URL에서 파일 데이터 세트를 만듭니다.
데이터 저장소의 상대 경로에서 테이블 형식 데이터 세트 만들기	이 템플릿은 Azure Machine Learning 작업 영역의 데이터 저장소에 있는 상대 경로에서 테이블 형식 데이터 세트를 만듭니다.
SQL/PostgreSQL/MySQL 데이터 저장소에서 테이블 형식 데이터 세트 만들기	이 템플릿은 Azure Machine Learning 작업 영역의 SQL/PostgreSQL/MySQL 데이터 저장소에서 SQL 쿼리에서 테이블 형식 데이터 세트를 만듭니다.
웹 URL에서 AML 작업 영역에서 테이블 형식 데이터 세트 만들기	이 템플릿은 Azure Machine Learning 작업 영역의 웹 URL에서 테이블 형식 데이터 세트를 만듭니다.
여러 데이터 세트 & 데이터 저장소를 사용하여 AML 작업 영역 만들기	이 템플릿은 여러 데이터 세트 & 데이터 저장소가 있는 Azure Machine Learning 작업 영역을 만듭니다.

ARM 템플릿 리소스 정의

작업 영역/데이터 세트 리소스 종류는 다음을 대상으로 하는 작업으로 배포할 수 있습니다.

리소스 그룹 - 리소스 그룹 배포 명령 참조

각 API 버전에서 변경된 속성 목록은 변경 로그를 참조하세요.

리소스 형식

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/datasets 리소스를 만들려면 템플릿에 다음 JSON을 추가합니다.

{
  "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"
  }
}

속성 값

workspaces/datasets

Name	Description	값
형식	리소스 종류	'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/datasets'
apiVersion	리소스 api 버전	'2020-05-01-preview'
name	리소스 이름 JSON ARM 템플릿에서 자식 리소스의 이름 및 형식을 설정하는 방법을 참조하세요.	string(필수)
datasetType	데이터 세트 형식을 지정합니다.	'file' '테이블 형식'(필수)
매개 변수		DatasetCreateRequestParameters (필수)
등록		DatasetCreateRequestRegistration (필수)
skipValidation	등록하기 전에 데이터 세트에서 데이터를 로드할 수 있도록 유효성 검사를 건너뜁니다.	bool
timeSeries		DatasetCreateRequestTimeSeries

DatasetCreateRequestParameters

Name	Description	값
header	헤더 형식입니다.	'all_files_have_same_headers' 'combine_all_files_headers' 'no_headers' 'only_first_file_has_headers'
includePath	경로 정보를 데이터 세트의 열로 유지하는 부울입니다. 기본값은 False입니다. 이는 여러 파일을 읽고 특정 레코드가 어떤 파일에서 발생했는지 알고 싶거나 파일 경로에 유용한 정보를 유지하려는 경우에 유용합니다.	bool
partitionFormat	각 경로의 파티션 정보는 지정된 형식에 따라 열로 추출됩니다. 형식 부분 '{column_name}'은 문자열 열을 만들고, '{column_name:yyyy/MM/dd/HH/mm/ss}'는 datetime 열을 만듭니다. 여기서 'yyyy', 'MM', 'dd', 'HH', 'mm' 및 'ss'는 datetime 형식의 연도, 월, 일, 시, 분 및 초를 추출하는 데 사용됩니다. 형식은 첫 번째 파티션 키의 위치에서 시작하여 파일 경로의 끝까지입니다. 예를 들어 경로 '.를 지정합니다. /USA/2019/01/01/data.parquet' 여기서 파티션은 국가/지역 및 시간별 partition_format='/{CountryOrRegion}/{PartitionDate:yyyy/MM/dd}/data.csv'은 값이 'USA'인 문자열 열 'CountryOrRegion'과 'PartitionDate' 값을 '2019-01-01'으로 만듭니다.	문자열
path		DatasetCreateRequestParametersPath
Query		DatasetCreateRequestParametersQuery
구분 기호	'delimited_files' sourceType의 열을 분할하는 데 사용되는 구분 기호입니다.	string
sourceType	데이터 원본 유형	'delimited_files' 'json_lines_files' 'parquet_files'

DatasetCreateRequestParametersPath

Name	Description	값
dataPath		DatasetCreateRequestParametersPathDataPath
httpUrl	Http URL입니다.	string

DatasetCreateRequestParametersPathDataPath

Name	Description	값
datastoreName	데이터 저장소 이름입니다.	문자열
relativePath	데이터 저장소 내의 경로입니다.	문자열

DatasetCreateRequestParametersQuery

Name	Description	값
datastoreName	SQL/PostgreSQL/MySQL 데이터 저장소 이름입니다.	string
Query	SQL Quey.	문자열

DatasetCreateRequestRegistration

Name	Description	값
description	데이터 세트에 대한 설명입니다.	문자열
name	데이터 세트의 이름입니다.	string
tags	데이터 세트와 연결된 태그입니다.	object

DatasetCreateRequestTimeSeries

Name	Description	값
coarseGrainTimestamp	CoarseGrainTimestamp로 사용할 열 이름입니다. 'fineGrainTimestamp'를 지정하고 'fineGrainTimestamp'와 동일할 수 없는 경우에만 사용할 수 있습니다.	문자열
fineGrainTimestamp	FineGrainTimestamp로 사용할 열 이름	문자열

빠른 시작 템플릿

다음 빠른 시작 템플릿은 이 리소스 유형을 배포합니다.

템플릿	Description
데이터 저장소의 상대 경로에서 파일 데이터 세트 만들기	이 템플릿은 Azure Machine Learning 작업 영역의 데이터 저장소에 있는 상대 경로에서 파일 데이터 세트를 만듭니다.
웹 URL에서 AML 작업 영역에서 파일 데이터 세트 만들기	이 템플릿은 Azure Machine Learning 작업 영역의 웹 URL에서 파일 데이터 세트를 만듭니다.
데이터 저장소의 상대 경로에서 테이블 형식 데이터 세트 만들기	이 템플릿은 Azure Machine Learning 작업 영역의 데이터 저장소에 있는 상대 경로에서 테이블 형식 데이터 세트를 만듭니다.
SQL/PostgreSQL/MySQL 데이터 저장소에서 테이블 형식 데이터 세트 만들기	이 템플릿은 Azure Machine Learning 작업 영역의 SQL/PostgreSQL/MySQL 데이터 저장소에서 SQL 쿼리에서 테이블 형식 데이터 세트를 만듭니다.
웹 URL에서 AML 작업 영역에서 테이블 형식 데이터 세트 만들기	이 템플릿은 Azure Machine Learning 작업 영역의 웹 URL에서 테이블 형식 데이터 세트를 만듭니다.
여러 데이터 세트 & 데이터 저장소를 사용하여 AML 작업 영역 만들기	이 템플릿은 여러 데이터 세트 & 데이터 저장소가 있는 Azure Machine Learning 작업 영역을 만듭니다.

Terraform(AzAPI 공급자) 리소스 정의

작업 영역/데이터 세트 리소스 종류는 다음을 대상으로 하는 작업으로 배포할 수 있습니다.

리소스 그룹

각 API 버전에서 변경된 속성 목록은 변경 로그를 참조하세요.

리소스 형식

Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/datasets 리소스를 만들려면 템플릿에 다음 Terraform을 추가합니다.

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"
    }
  })
}

속성 값

workspaces/datasets

Name	Description	값
형식	리소스 종류	"Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/datasets@2020-05-01-preview"
name	리소스 이름	string(필수)
parent_id	이 리소스의 부모인 리소스의 ID입니다.	유형의 리소스에 대한 ID: 작업 영역
datasetType	데이터 세트 형식을 지정합니다.	"file" "테이블 형식"(필수)
매개 변수		DatasetCreateRequestParameters (필수)
등록		DatasetCreateRequestRegistration (필수)
skipValidation	등록하기 전에 데이터 세트에서 데이터를 로드할 수 있도록 하는 유효성 검사를 건너뜁니다.	bool
timeSeries		DatasetCreateRequestTimeSeries

DatasetCreateRequestParameters

Name	Description	값
header	헤더 형식입니다.	"all_files_have_same_headers" "combine_all_files_headers" "no_headers" "only_first_file_has_headers"
includePath	경로 정보를 데이터 세트의 열로 유지하는 부울입니다. 기본값은 False입니다. 이는 여러 파일을 읽고 특정 레코드가 어떤 파일에서 발생했는지 알고 싶거나 파일 경로에 유용한 정보를 유지하려는 경우에 유용합니다.	bool
partitionFormat	각 경로의 파티션 정보는 지정된 형식에 따라 열로 추출됩니다. 형식 부분 '{column_name}'은 문자열 열을 만들고, '{column_name:yyyy/MM/dd/HH/mm/ss}'는 datetime 열을 만듭니다. 여기서 'yyyy', 'MM', 'dd', 'HH', 'mm' 및 'ss'는 datetime 형식의 연도, 월, 일, 시, 분 및 초를 추출하는 데 사용됩니다. 형식은 첫 번째 파티션 키의 위치에서 시작하여 파일 경로의 끝까지입니다. 예를 들어 경로 '.를 지정합니다. /USA/2019/01/01/data.parquet' 여기서 파티션은 국가/지역 및 시간별 partition_format='/{CountryOrRegion}/{PartitionDate:yyyy/MM/dd}/data.csv'은 값이 'USA'인 문자열 열 'CountryOrRegion'과 'PartitionDate' 값이 '2019-01-01'인 datetime 열을 만듭니다.	string
path		DatasetCreateRequestParametersPath
Query		DatasetCreateRequestParametersQuery
구분 기호	'delimited_files' sourceType의 열을 분할하는 데 사용되는 구분 기호입니다.	문자열
sourceType	데이터 원본 유형	"delimited_files" "json_lines_files" "parquet_files"

DatasetCreateRequestParametersPath

Name	Description	값
dataPath		DatasetCreateRequestParametersPathDataPath
httpUrl	Http URL입니다.	문자열

DatasetCreateRequestParametersPathDataPath

Name	Description	값
datastoreName	데이터 저장소 이름입니다.	문자열
relativePath	데이터 저장소 내의 경로입니다.	문자열

DatasetCreateRequestParametersQuery

Name	Description	값
datastoreName	SQL/PostgreSQL/MySQL 데이터 저장소 이름입니다.	문자열
Query	SQL Quey.	문자열

DatasetCreateRequestRegistration

Name	Description	값
description	데이터 세트에 대한 설명입니다.	문자열
name	데이터 세트의 이름입니다.	string
tags	데이터 세트와 연결된 태그입니다.	object

DatasetCreateRequestTimeSeries

Name	Description	값
coarseGrainTimestamp	CoarseGrainTimestamp로 사용할 열 이름입니다. 'fineGrainTimestamp'를 지정하고 'fineGrainTimestamp'와 동일할 수 없는 경우에만 사용할 수 있습니다.	문자열
fineGrainTimestamp	FineGrainTimestamp로 사용할 열 이름	string

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Microsoft.MachineLearningServices 작업 영역/데이터 세트 2020-05-01-preview

Bicep 리소스 정의

리소스 형식

속성 값

workspaces/datasets

DatasetCreateRequestParameters

DatasetCreateRequestParametersPath

DatasetCreateRequestParametersPathDataPath

DatasetCreateRequestParametersQuery

DatasetCreateRequestRegistration

DatasetCreateRequestTimeSeries

빠른 시작 템플릿

ARM 템플릿 리소스 정의

리소스 형식

속성 값

workspaces/datasets

DatasetCreateRequestParameters

DatasetCreateRequestParametersPath

DatasetCreateRequestParametersPathDataPath

DatasetCreateRequestParametersQuery

DatasetCreateRequestRegistration

DatasetCreateRequestTimeSeries

빠른 시작 템플릿

Terraform(AzAPI 공급자) 리소스 정의

리소스 형식

속성 값

workspaces/datasets

DatasetCreateRequestParameters

DatasetCreateRequestParametersPath

DatasetCreateRequestParametersPathDataPath

DatasetCreateRequestParametersQuery

DatasetCreateRequestRegistration

DatasetCreateRequestTimeSeries

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