DatabricksCompute Classe
Gestisce una destinazione di calcolo di Databricks in Azure Machine Learning.
Azure Databricks è un ambiente basato su Apache Spark nel cloud di Azure. Può essere usata come destinazione di calcolo con una pipeline di Azure Machine Learning. Per altre informazioni, vedere Che cosa sono le destinazioni di calcolo in Azure Machine Learning?
Costruttore ComputeTarget della classe.
Recuperare una rappresentazione cloud di un oggetto Compute associato all'area di lavoro specificata. Restituisce un'istanza di una classe figlio corrispondente al tipo specifico dell'oggetto Compute recuperato.
- Ereditarietà
-
DatabricksCompute
Costruttore
DatabricksCompute(workspace, name)
Parametri
Nome | Descrizione |
---|---|
workspace
Necessario
|
Oggetto workspace contenente l'oggetto DatabricksCompute da recuperare. |
name
Necessario
|
Nome dell'oggetto DatabricksCompute da recuperare. |
workspace
Necessario
|
Oggetto workspace contenente l'oggetto Compute da recuperare. |
name
Necessario
|
Nome dell'oggetto Compute da recuperare. |
Commenti
L'esempio seguente illustra come collegare Azure Databricks come destinazione di calcolo.
# 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)
L'esempio completo è disponibile da 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
Metodi
attach |
DEPRECATO. Al suo posto usa il metodo Associare una risorsa di calcolo Databricks esistente all'area di lavoro specificata. |
attach_configuration |
Creare un oggetto di configurazione per collegare una destinazione di calcolo di Databricks. |
delete |
L'eliminazione non è supportata per un oggetto DatabricksCompute. Usare invece detach. |
deserialize |
Convertire un oggetto JSON in un oggetto DatabricksCompute. |
detach |
Scollega l'oggetto Databricks dall'area di lavoro associata. Gli oggetti cloud sottostanti non vengono eliminati, ma viene rimossa solo l'associazione. |
get_credentials |
Recuperare le credenziali per la destinazione Databricks. |
refresh_state |
Eseguire un aggiornamento sul posto delle proprietà dell'oggetto . Questo metodo aggiorna le proprietà in base allo stato corrente dell'oggetto cloud corrispondente. Viene usato principalmente per il polling manuale dello stato di calcolo. |
serialize |
Convertire questo oggetto DatabricksCompute in un dizionario serializzato JSON. |
attach
DEPRECATO. Al suo posto usa il metodo attach_configuration
.
Associare una risorsa di calcolo Databricks esistente all'area di lavoro specificata.
static attach(workspace, name, resource_id, access_token)
Parametri
Nome | Descrizione |
---|---|
workspace
Necessario
|
Oggetto workspace a cui associare la risorsa di calcolo. |
name
Necessario
|
Nome da associare alla risorsa di calcolo all'interno dell'area di lavoro specificata. Non deve corrispondere al nome della risorsa di calcolo da associare. |
resource_id
Necessario
|
ID risorsa di Azure per la risorsa di calcolo da collegare. |
access_token
Necessario
|
Token di accesso per la risorsa da collegare. |
Restituisce
Tipo | Descrizione |
---|---|
Rappresentazione dell'oggetto DatabricksCompute dell'oggetto di calcolo. |
Eccezioni
Tipo | Descrizione |
---|---|
attach_configuration
Creare un oggetto di configurazione per collegare una destinazione di calcolo di Databricks.
static attach_configuration(resource_group=None, workspace_name=None, resource_id=None, access_token='')
Parametri
Nome | Descrizione |
---|---|
resource_group
|
Nome del gruppo di risorse in cui si trova Databricks. Valore predefinito: None
|
workspace_name
|
Nome dell'area di lavoro di Databricks. Valore predefinito: None
|
resource_id
|
ID risorsa di Azure per la risorsa di calcolo da collegare. Valore predefinito: None
|
access_token
Necessario
|
Token di accesso per la risorsa di calcolo da collegare. |
Restituisce
Tipo | Descrizione |
---|---|
Oggetto di configurazione da utilizzare per il collegamento di un oggetto Compute. |
Eccezioni
Tipo | Descrizione |
---|---|
delete
L'eliminazione non è supportata per un oggetto DatabricksCompute. Usare invece detach.
delete()
Eccezioni
Tipo | Descrizione |
---|---|
deserialize
Convertire un oggetto JSON in un oggetto DatabricksCompute.
static deserialize(workspace, object_dict)
Parametri
Nome | Descrizione |
---|---|
workspace
Necessario
|
L'oggetto workspace a cui è associato l'oggetto DatabricksCompute. |
object_dict
Necessario
|
Oggetto JSON da convertire in un oggetto DatabricksCompute. |
Restituisce
Tipo | Descrizione |
---|---|
Rappresentazione di DatabricksCompute dell'oggetto JSON fornito. |
Eccezioni
Tipo | Descrizione |
---|---|
Commenti
Genera un'eccezione ComputeTargetException se l'area di lavoro specificata non è l'area di lavoro a cui è associato l'ambiente di calcolo.
detach
Scollega l'oggetto Databricks dall'area di lavoro associata.
Gli oggetti cloud sottostanti non vengono eliminati, ma viene rimossa solo l'associazione.
detach()
Eccezioni
Tipo | Descrizione |
---|---|
get_credentials
Recuperare le credenziali per la destinazione Databricks.
get_credentials()
Restituisce
Tipo | Descrizione |
---|---|
Credenziali per la destinazione Databricks. |
Eccezioni
Tipo | Descrizione |
---|---|
refresh_state
Eseguire un aggiornamento sul posto delle proprietà dell'oggetto .
Questo metodo aggiorna le proprietà in base allo stato corrente dell'oggetto cloud corrispondente. Viene usato principalmente per il polling manuale dello stato di calcolo.
refresh_state()
Eccezioni
Tipo | Descrizione |
---|---|
serialize
Convertire questo oggetto DatabricksCompute in un dizionario serializzato JSON.
serialize()
Restituisce
Tipo | Descrizione |
---|---|
Rappresentazione JSON di questo oggetto DatabricksCompute. |
Eccezioni
Tipo | Descrizione |
---|---|