DatabricksCompute Klasse

Referenz

Dient zum Verwalten eines Databricks-Computeziels in Azure Machine Learning.

Azure Databricks ist eine Apache Spark-basierte Umgebung in der Azure-Cloud. Sie kann mit einer Azure Machine Learning-Pipeline als Computeziel verwendet werden. Weitere Informationen finden Sie unter Was sind Computeziele in Azure Machine Learning?.

ComputeTarget-Konstruktor der Klasse.

Rufen Sie eine Clouddarstellung eines Compute-Objekts ab, das dem bereitgestellten Arbeitsbereich zugeordnet ist. Gibt einen instance einer untergeordneten Klasse zurück, die dem spezifischen Typ des abgerufenen Compute-Objekts entspricht.

Vererbung: ComputeTarget

DatabricksCompute

Konstruktor

DatabricksCompute(workspace, name)

Parameter

Name	Beschreibung
workspace Erforderlich	Workspace Das Arbeitsbereichsobjekt, das das abzurufende DatabricksCompute-Objekt enthält.
name Erforderlich	str Der Name des abzurufenden DatabricksCompute-Objekts.
workspace Erforderlich	Workspace Das Workspace-Objekt, das das abzurufende Compute-Objekt enthält.
name Erforderlich	str Der Name des abzurufenden Compute-Objekts.

Hinweise

Das folgende Beispiel veranschaulicht, wie Azure Databricks als Computeziel angefügt wird.


   # 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)

Das vollständige Beispiel finden Sie unter 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.

Methoden

attach	VERALTET. Verwenden Sie stattdessen die `attach_configuration`-Methode. Ordnet eine vorhandene Databricks-Computeressource einem bereitgestellten Arbeitsbereich zu.
attach_configuration	Erstellen Sie ein Konfigurationsobjekt zum Anfügen eines Databricks-Computeziels.
delete	Das Löschen wird für ein DatabricksCompute-Objekt nicht unterstützt. Verwenden Sie stattdessen detach.
deserialize	Konvertiert ein JSON-Objekt in ein DatabricksCompute-Objekt.
detach	Trennt das Databricks-Objekt vom zugeordneten Arbeitsbereich. Zugrunde liegende Cloudobjekte werden nicht gelöscht, nur die Zuordnung wird entfernt.
get_credentials	Rufen Sie die Anmeldeinformationen für das Databricks-Ziel ab.
refresh_state	Führen Sie eine direkte Aktualisierung der Eigenschaften des Objekts durch. Mit dieser Methode werden die Eigenschaften basierend auf dem aktuellen Zustand des entsprechenden Cloud-Objekts aktualisiert. Sie wird in erster Linie für das manuelle Abrufen des Computezustands verwendet.
serialize	Konvertiert dieses DatabricksCompute-Objekt in ein serialisiertes JSON-Wörterbuch.

attach

VERALTET. Verwenden Sie stattdessen die attach_configuration-Methode.

Ordnet eine vorhandene Databricks-Computeressource einem bereitgestellten Arbeitsbereich zu.

static attach(workspace, name, resource_id, access_token)

Parameter

Name	Beschreibung
workspace Erforderlich	Workspace Das Arbeitsbereichsobjekt, dem die Computeressource zugeordnet werden soll.
name Erforderlich	str Name, der der Computeressource innerhalb des bereitgestellten Arbeitsbereichs zugeordnet werden soll. Muss nicht mit dem Namen der anzufügenden Computeressource übereinstimmen.
resource_id Erforderlich	str Die Azure-Ressourcen-ID für die angefügte Computeressource.
access_token Erforderlich	str Das Zugriffstoken für die angefügte Ressource.

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
DatabricksCompute	Eine DatabricksCompute-Objektdarstellung des Compute-Objekts.

Ausnahmen

Typ	Beschreibung
ComputeTargetException

attach_configuration

Erstellen Sie ein Konfigurationsobjekt zum Anfügen eines Databricks-Computeziels.

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

Parameter

Name	Beschreibung
resource_group	str Der Name der Ressourcengruppe, in der sich Databricks befindet. Standardwert: None
workspace_name	str Der Name des Databricks-Arbeitsbereichs. Standardwert: None
resource_id	str Die Azure-Ressourcen-ID für die angefügte Computeressource. Standardwert: None
access_token Erforderlich	str Das Zugriffstoken für die angefügte Computeressource.

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
DatabricksAttachConfiguration	Ein Konfigurationsobjekt, das beim Anfügen eines Compute-Objekts verwendet werden soll.

Ausnahmen

Typ	Beschreibung
ComputeTargetException

delete

Das Löschen wird für ein DatabricksCompute-Objekt nicht unterstützt. Verwenden Sie stattdessen detach.

delete()

Ausnahmen

Typ	Beschreibung
ComputeTargetException

deserialize

Konvertiert ein JSON-Objekt in ein DatabricksCompute-Objekt.

static deserialize(workspace, object_dict)

Parameter

Name	Beschreibung
workspace Erforderlich	Workspace Das Arbeitsbereichsobjekt, dem das DatabricksCompute-Objekt zugeordnet ist.
object_dict Erforderlich	dict Ein JSON-Objekt, das in ein DatabricksCompute-Objekt konvertiert werden soll.

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
DatabricksCompute	Die DatabricksCompute-Darstellung des bereitgestellten JSON-Objekts.

Ausnahmen

Typ	Beschreibung
ComputeTargetException

Hinweise

Wenn der bereitgestellte Arbeitsbereich nicht der Arbeitsbereich ist, dem das Computeobjekt zugeordnet ist, wird eine ComputeTargetException ausgelöst.

detach

Trennt das Databricks-Objekt vom zugeordneten Arbeitsbereich.

Zugrunde liegende Cloudobjekte werden nicht gelöscht, nur die Zuordnung wird entfernt.

detach()

Ausnahmen

Typ	Beschreibung
ComputeTargetException

get_credentials

Rufen Sie die Anmeldeinformationen für das Databricks-Ziel ab.

get_credentials()

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
dict	Die Anmeldeinformationen für das Databricks-Ziel.

Ausnahmen

Typ	Beschreibung
ComputeTargetException

refresh_state

Führen Sie eine direkte Aktualisierung der Eigenschaften des Objekts durch.

Mit dieser Methode werden die Eigenschaften basierend auf dem aktuellen Zustand des entsprechenden Cloud-Objekts aktualisiert. Sie wird in erster Linie für das manuelle Abrufen des Computezustands verwendet.

refresh_state()

Ausnahmen

Typ	Beschreibung
ComputeTargetException

serialize

Konvertiert dieses DatabricksCompute-Objekt in ein serialisiertes JSON-Wörterbuch.

serialize()

Gibt zurück

Typ	Beschreibung
dict	Die JSON-Darstellung dieses DatabricksCompute-Objekts.

Ausnahmen

Typ	Beschreibung
ComputeTargetException

Freigeben über

DatabricksCompute Klasse

Konstruktor

Parameter

Hinweise

Methoden

attach

Parameter

Gibt zurück

Ausnahmen

attach_configuration

Parameter

Gibt zurück

Ausnahmen

delete

Ausnahmen

deserialize

Parameter

Gibt zurück

Ausnahmen

Hinweise

detach

Ausnahmen

get_credentials

Gibt zurück

Ausnahmen

refresh_state

Ausnahmen

serialize

Gibt zurück

Ausnahmen

Feedback

Zusätzliche Ressourcen