SynapseSparkStep Classe

Référence

Notes

Il s’agit d’une classe expérimentale qui peut changer à tout moment. Pour plus d’informations, consultez https://aka.ms/azuremlexperimental.

Crée une étape Azure ML Synapse qui envoie et exécute un script Python.

Créez une étape Azure ML Pipeline qui exécute un travail Spark sur un pool spark synapse.

Héritage: azureml.pipeline.core._synapse_spark_step_base._SynapseSparkStepBase

SynapseSparkStep

Constructeur

SynapseSparkStep(file, source_directory, compute_target, driver_memory, driver_cores, executor_memory, executor_cores, num_executors, name=None, app_name=None, environment=None, arguments=None, inputs=None, outputs=None, conf=None, py_files=None, jars=None, files=None, allow_reuse=True, version=None)

Paramètres

Nom	Description
file Obligatoire	str Nom d’un script Synapse relatif à source_directory.
source_directory Obligatoire	str Dossier qui contient le script Python, l’environnement Conda et d’autres ressources utilisées lors de cette étape.
compute_target Obligatoire	SynapseCompute ou str Cible de calcul à utiliser.
driver_memory Obligatoire	str Quantité de mémoire à utiliser pour le processus du pilote.
driver_cores Obligatoire	int Nombre de cœurs à utiliser pour le processus du pilote
executor_memory Obligatoire	str Quantité de mémoire à utiliser par processus d’exécuteur.
executor_cores Obligatoire	int Nombre de cœurs à utiliser pour chaque exécuteur.
num_executors Obligatoire	int Nombre d’exécuteurs à lancer pour cette session.
name Obligatoire	str Nom de l'étape. S’il n’est pas spécifié, `file` est utilisé.
app_name Obligatoire	str Nom d’application utilisé pour envoyer le travail Spark.
environment Obligatoire	Environment L’environnement AML sera pris en charge dans les versions ultérieures.
arguments Obligatoire	list Arguments de ligne de commande du fichier de script Synapse.
inputs Obligatoire	list[DatasetConsumptionConfig] Liste d’entrées.
outputs Obligatoire	list[HDFSOutputDatasetConfig] Liste de sorties.
conf Obligatoire	dict Propriétés de configuration Spark.
py_files Obligatoire	list Fichiers Python à utiliser dans cette session, paramètre de l’API livy.
files Obligatoire	list Fichiers à utiliser dans cette session, paramètre de l’API livy.
allow_reuse Obligatoire	bool Indique si l’étape doit réutiliser les résultats précédents lorsqu’elle est exécutée avec les mêmes paramètres.
version Obligatoire	str Balise de version facultative pour indiquer une modification de fonctionnalité pour l’étape.
file Obligatoire	str Nom d’un script Synapse relatif à `source_directory`.
source_directory Obligatoire	str Dossier qui contient le script Python, l’environnement Conda et d’autres ressources utilisées lors de cette étape.
compute_target Obligatoire	SynapseCompute ou str Cible de calcul à utiliser.
driver_memory Obligatoire	str Quantité de mémoire à utiliser pour le processus du pilote.
driver_cores Obligatoire	int Nombre de cœurs à utiliser pour le processus du pilote
executor_memory Obligatoire	str Quantité de mémoire à utiliser par processus d’exécuteur.
executor_cores Obligatoire	int Nombre de cœurs à utiliser pour chaque exécuteur.
num_executors Obligatoire	int Nombre d’exécuteurs à lancer pour cette session.
name Obligatoire	str Nom de l'étape. S’il n’est pas spécifié, `file` est utilisé.
app_name Obligatoire	str Nom de l’application utilisé pour envoyer le travail Apache Spark.
environment Obligatoire	Environment Environnement AML qui sera exploité dans ce SynapseSparkStep.
arguments Obligatoire	list Arguments de ligne de commande du fichier de script Synapse.
inputs Obligatoire	list[DatasetConsumptionConfig] Liste d’entrées.
outputs Obligatoire	list[HDFSOutputDatasetConfig] Liste de sorties.
conf Obligatoire	dict Propriétés de configuration Spark.
py_files Obligatoire	list Fichiers Python à utiliser dans cette session, paramètre de l’API livy.
jars Obligatoire	list Fichiers Jar à utiliser dans cette session, paramètre de l’API livy.
files Obligatoire	list Fichiers à utiliser dans cette session, paramètre de l’API livy.
allow_reuse Obligatoire	bool Indique si l’étape doit réutiliser les résultats précédents lorsqu’elle est exécutée avec les mêmes paramètres.
version Obligatoire	str Balise de version facultative pour indiquer une modification de fonctionnalité pour l’étape.

Remarques

SynapseSparkStep est une étape intégrée de base pour exécuter un travail Python Spark sur un pool Synapse Spark. Il accepte un nom de fichier principal et d’autres paramètres facultatifs, comme des arguments pour le script, la cible de calcul, les entrées et les sorties.

La meilleure pratique pour l’utilisation de SynapseSparkStep consiste à utiliser un dossier distinct pour les scripts et tous les fichiers dépendants associés à l’étape, et à spécifier ce dossier avec le paramètre source_directory. Suivre cette bonne pratique présente deux avantages. En premier lieu, cela permet de réduire la taille de l’instantané créé pour l’étape, car seuls les éléments nécessaires à l’étape sont capturés. Deuxièmement, la sortie de l’étape d’une exécution précédente peut être réutilisée si aucune modification n’est apportée au source_directory. La présence de modifications déclenche un nouveau téléchargement de l’instantané.


   from azureml.core import Dataset
   from azureml.pipeline.steps import SynapseSparkStep
   from azureml.data import HDFSOutputDatasetConfig

   # get input dataset
   input_ds = Dataset.get_by_name(workspace, "weather_ds").as_named_input("weather_ds")

   # register pipeline output as dataset
   output_ds = HDFSOutputDatasetConfig("synapse_step_output",
                                       destination=(ws.datastores['datastore'],"dir")
                                       ).register_on_complete(name="registered_dataset")

   step_1 = SynapseSparkStep(
       name = "synapse_step",
       file = "pyspark_job.py",
       source_directory="./script",
       inputs=[input_ds],
       outputs=[output_ds],
       compute_target = "synapse",
       driver_memory = "7g",
       driver_cores = 4,
       executor_memory = "7g",
       executor_cores = 2,
       num_executors = 1,
       conf = {})

SynapseSparkStep prend uniquement en charge DatasetConsumptionConfig comme entrée et HDFSOutputDatasetConfig comme sortie.

Méthodes

create_node

Créer un nœud pour l’étape de script Synapse.

Cette méthode n’est pas destinée à être utilisée directement. Lorsqu’un pipeline est instancié avec cette étape, Azure ML transmet automatiquement les paramètres requis via cette méthode afin que l’étape puisse être ajoutée à un graphique de pipeline qui représente le flux de travail.

create_node

Créer un nœud pour l’étape de script Synapse.

create_node(graph, default_datastore, context)

Paramètres

Nom	Description
graph Obligatoire	Graph Objet graphique auquel ajouter le nœud.
default_datastore Obligatoire	Union[AbstractAzureStorageDatastore, AzureDataLakeDatastore] Magasin de données par défaut.
context Obligatoire	<xref:azureml.pipeline.core._GraphContext> Contexte du graphique.

Retours

Type	Description
Node	Nœud créé.

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Méthodes

create_node

Paramètres

Retours

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