DatabricksCompute Sınıf

  • Başvuru

Azure Machine Learning'de Databricks işlem hedeflerini yönetir.

Azure Databricks, Azure bulutunda Apache Spark tabanlı bir ortamdır. Azure Machine Learning işlem hattı ile işlem hedefi olarak kullanılabilir. Daha fazla bilgi için bkz. Azure Machine Learning'de işlem hedefleri nelerdir?

Class ComputeTarget oluşturucu.

Sağlanan çalışma alanıyla ilişkili bir İşlem nesnesinin bulut gösterimini alın. Alınan İşlem nesnesinin belirli türüne karşılık gelen bir alt sınıfın örneğini döndürür.

Devralma
ComputeTarget
DatabricksCompute

Oluşturucu

DatabricksCompute(workspace, name)

Parametreler

Name Description
workspace
Gerekli
Workspace

Alınacak DatabricksCompute nesnesini içeren çalışma alanı nesnesi.
name
Gerekli
str

Alınacak DatabricksCompute nesnesinin adı.
workspace
Gerekli
Workspace

Alınacak İşlem nesnesini içeren çalışma alanı nesnesi.
name
Gerekli
str

Alınacak İşlem nesnesinin adı.

Açıklamalar

Aşağıdaki örnekte Azure Databricks'i işlem hedefi olarak ekleme adımları gösterilmektedir.


   # Replace with your account info before running.

   db_compute_name=os.getenv("DATABRICKS_COMPUTE_NAME", "<my-databricks-compute-name>") # Databricks compute name
   db_resource_group=os.getenv("DATABRICKS_RESOURCE_GROUP", "<my-db-resource-group>") # Databricks resource group
   db_workspace_name=os.getenv("DATABRICKS_WORKSPACE_NAME", "<my-db-workspace-name>") # Databricks workspace name
   db_access_token=os.getenv("DATABRICKS_ACCESS_TOKEN", "<my-access-token>") # Databricks access token

   try:
       databricks_compute = DatabricksCompute(workspace=ws, name=db_compute_name)
       print('Compute target {} already exists'.format(db_compute_name))
   except ComputeTargetException:
       print('Compute not found, will use below parameters to attach new one')
       print('db_compute_name {}'.format(db_compute_name))
       print('db_resource_group {}'.format(db_resource_group))
       print('db_workspace_name {}'.format(db_workspace_name))
       print('db_access_token {}'.format(db_access_token))

       config = DatabricksCompute.attach_configuration(
           resource_group = db_resource_group,
           workspace_name = db_workspace_name,
           access_token= db_access_token)
       databricks_compute=ComputeTarget.attach(ws, db_compute_name, config)
       databricks_compute.wait_for_completion(True)

Tam örnek şu kaynaktan edinilebilir: https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/machine-learning-pipelines/intro-to-pipelines/aml-pipelines-use-databricks-as-compute-target.ipynb

Yöntemler

attach

KALDIRIL -MIŞ. attach_configuration Bunun yerine yöntemini kullanın.

Mevcut bir Databricks işlem kaynağını sağlanan çalışma alanıyla ilişkilendirin.
attach_configuration

Databricks işlem hedefi eklemek için bir yapılandırma nesnesi oluşturun.
delete

DatabricksCompute nesnesi için silme desteklenmez. Bunun yerine detach kullanın.
deserialize

Bir JSON nesnesini DatabricksCompute nesnesine dönüştürün.
detach

Databricks nesnesini ilişkili çalışma alanından ayırır.

Temel alınan bulut nesneleri silinmez, yalnızca ilişkilendirme kaldırılır.
get_credentials

Databricks hedefinin kimlik bilgilerini alın.
refresh_state

Nesnenin özelliklerinin yerinde güncelleştirmesini gerçekleştirin.

Bu yöntem, ilgili bulut nesnesinin geçerli durumuna göre özellikleri güncelleştirir. Bu öncelikle işlem durumunun el ile yoklanması için kullanılır.
serialize

Bu DatabricksCompute nesnesini JSON serileştirilmiş sözlüğüne dönüştürün.

attach

KALDIRIL -MIŞ. attach_configuration Bunun yerine yöntemini kullanın.

Mevcut bir Databricks işlem kaynağını sağlanan çalışma alanıyla ilişkilendirin.

static attach(workspace, name, resource_id, access_token)

Parametreler

Name Description
workspace
Gerekli
Workspace

İşlem kaynağının ilişkilendirilecek çalışma alanı nesnesi.
name
Gerekli
str

Sağlanan çalışma alanının içindeki işlem kaynağıyla ilişkilendirilecek ad. Eklenecek işlem kaynağının adıyla eşleşmesi gerekmez.
resource_id
Gerekli
str

Eklenen işlem kaynağının Azure kaynak kimliği.
access_token
Gerekli
str

Ekli kaynağın erişim belirteci.

Döndürülenler

Tür Description
DatabricksCompute

İşlem nesnesinin DatabricksCompute nesne gösterimi.

Özel durumlar

Tür Description
ComputeTargetException

attach_configuration

Databricks işlem hedefi eklemek için bir yapılandırma nesnesi oluşturun.

static attach_configuration(resource_group=None, workspace_name=None, resource_id=None, access_token='')

Parametreler

Name Description
resource_group
str

Databricks'in bulunduğu kaynak grubunun adı.

Default value: None
workspace_name
str

Databricks çalışma alanı adı.

Default value: None
resource_id
str

Eklenen işlem kaynağının Azure kaynak kimliği.

Default value: None
access_token
Gerekli
str

Eklenen işlem kaynağının erişim belirteci.

Döndürülenler

Tür Description
DatabricksAttachConfiguration

İşlem nesnesi eklerken kullanılacak yapılandırma nesnesi.

Özel durumlar

Tür Description
ComputeTargetException

delete

DatabricksCompute nesnesi için silme desteklenmez. Bunun yerine detach kullanın.

delete()

Özel durumlar

Tür Description
ComputeTargetException

deserialize

Bir JSON nesnesini DatabricksCompute nesnesine dönüştürün.

static deserialize(workspace, object_dict)

Parametreler

Name Description
workspace
Gerekli
Workspace

DatabricksCompute nesnesinin ilişkili olduğu çalışma alanı nesnesi.
object_dict
Gerekli
dict

DatabricksCompute nesnesine dönüştürülecek JSON nesnesi.

Döndürülenler

Tür Description
DatabricksCompute

Sağlanan JSON nesnesinin DatabricksCompute gösterimi.

Özel durumlar

Tür Description
ComputeTargetException

Açıklamalar

Sağlanan çalışma alanı İşlem'in ilişkili olduğu çalışma alanı değilse bir ComputeTargetException oluşturur.

detach

Databricks nesnesini ilişkili çalışma alanından ayırır.

Temel alınan bulut nesneleri silinmez, yalnızca ilişkilendirme kaldırılır.

detach()

Özel durumlar

Tür Description
ComputeTargetException

get_credentials

Databricks hedefinin kimlik bilgilerini alın.

get_credentials()

Döndürülenler

Tür Description
dict

Databricks hedefinin kimlik bilgileri.

Özel durumlar

Tür Description
ComputeTargetException

refresh_state

Nesnenin özelliklerinin yerinde güncelleştirmesini gerçekleştirin.

Bu yöntem, ilgili bulut nesnesinin geçerli durumuna göre özellikleri güncelleştirir. Bu öncelikle işlem durumunun el ile yoklanması için kullanılır.

refresh_state()

Özel durumlar

Tür Description
ComputeTargetException

serialize

Bu DatabricksCompute nesnesini JSON serileştirilmiş sözlüğüne dönüştürün.

serialize()

Döndürülenler

Tür Description
dict

Bu DatabricksCompute nesnesinin JSON gösterimi.

Özel durumlar

Tür Description
ComputeTargetException