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DatabricksCompute クラス

  • リファレンス

Azure Machine Learning の Databricks コンピューティング先を管理します。

Azure Databricks は、Azure クラウド内の Apache Spark ベースの環境です。 これは、Azure Machine Learning パイプラインでコンピューティング先として使用できます。 詳細については、Azure Machine Learning でのコンピューティング先 に関する記事をご覧ください。

ComputeTarget クラスのコンストラクター。

指定されたワークスペースに関連付けられている Compute オブジェクトのクラウド表現を取得します。 取得した Compute オブジェクトの特定の型に対応する子クラスのインスタンスを返します。

継承
ComputeTarget
DatabricksCompute

コンストラクター

DatabricksCompute(workspace, name)

パラメーター

名前 説明
workspace
必須
Workspace

取得する DatabricksCompute オブジェクトを含むワークスペース オブジェクト。
name
必須
str

取得する DatabricksCompute オブジェクトの名前。
workspace
必須
Workspace

取得する Compute オブジェクトを含むワークスペース オブジェクト。
name
必須
str

取得する Compute オブジェクトの の名前。

注釈

次の例は、Azure Databricks をコンピューティング先としてアタッチする方法を示しています。


   # 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)

完全なサンプルは、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 から入手できます

メソッド

attach

非推奨。 代わりに、attach_configuration メソッドを使用してください。

既存の Databricks コンピューティング リソースを、指定されたワークスペースに関連付けます。
attach_configuration

Databricks コンピューティング先をアタッチするための構成オブジェクトを作成します。
delete

DatabricksCompute オブジェクトでは削除はサポートされていません。 代わりに detach を使用してください
deserialize

JSON オブジェクトを DatabricksCompute オブジェクトに変換します。
detach

関連付けられているワークスペースから Databricks オブジェクトをデタッチします。

基になるクラウド オブジェクトは削除されず、関連付けだけが削除されます。
get_credentials

Databricks ターゲットの資格情報を取得します。
refresh_state

オブジェクトのプロパティのインプレース更新を実行します。

このメソッドは、対応するクラウド オブジェクトの現在の状態に基づいてプロパティを更新します。 これは主に、コンピューティング状態の手動ポーリングに使用されます。
serialize

この DatabricksCompute オブジェクトを JSON でシリアル化された辞書に変換します。

attach

非推奨。 代わりに、attach_configuration メソッドを使用してください。

既存の Databricks コンピューティング リソースを、指定されたワークスペースに関連付けます。

static attach(workspace, name, resource_id, access_token)

パラメーター

名前 説明
workspace
必須
Workspace

コンピューティング リソースを関連付けるワークスペース オブジェクト。
name
必須
str

指定されたワークスペース内のコンピューティング リソースに関連付ける名前。 アタッチするコンピューティング リソースの名前と一致する必要はありません。
resource_id
必須
str

アタッチされているコンピューティング リソースの Azure リソース ID。
access_token
必須
str

アタッチされているリソースのアクセス トークン。

戻り値

型 説明
DatabricksCompute

コンピューティング オブジェクトの DatabricksCompute オブジェクト表現。

例外

型 説明
ComputeTargetException

attach_configuration

Databricks コンピューティング先をアタッチするための構成オブジェクトを作成します。

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

パラメーター

名前 説明
resource_group
str

Databricks が存在するリソース グループの名前。

規定値: None
workspace_name
str

Databricks ワークスペース名。

規定値: None
resource_id
str

アタッチされているコンピューティング リソースの Azure リソース ID。

規定値: None
access_token
必須
str

アタッチされているコンピューティング リソースのアクセス トークン。

戻り値

型 説明
DatabricksAttachConfiguration

コンピューティング オブジェクトをアタッチするときに使用される構成オブジェクト。

例外

型 説明
ComputeTargetException

delete

DatabricksCompute オブジェクトでは削除はサポートされていません。 代わりに detach を使用してください

delete()

例外

型 説明
ComputeTargetException

deserialize

JSON オブジェクトを DatabricksCompute オブジェクトに変換します。

static deserialize(workspace, object_dict)

パラメーター

名前 説明
workspace
必須
Workspace

DatabricksCompute オブジェクトが関連付けられているワークスペース オブジェクト。
object_dict
必須
dict

DatabricksCompute オブジェクトに変換する JSON オブジェクト。

戻り値

型 説明
DatabricksCompute

指定された JSON オブジェクトの DatabricksCompute 表現。

例外

型 説明
ComputeTargetException

注釈

指定されたワークスペースが、Compute が関連付けられているワークスペースでない場合、ComputeTargetException を発生させます。

detach

関連付けられているワークスペースから Databricks オブジェクトをデタッチします。

基になるクラウド オブジェクトは削除されず、関連付けだけが削除されます。

detach()

例外

型 説明
ComputeTargetException

get_credentials

Databricks ターゲットの資格情報を取得します。

get_credentials()

戻り値

型 説明
dict

Databricks ターゲットの資格情報。

例外

型 説明
ComputeTargetException

refresh_state

オブジェクトのプロパティのインプレース更新を実行します。

このメソッドは、対応するクラウド オブジェクトの現在の状態に基づいてプロパティを更新します。 これは主に、コンピューティング状態の手動ポーリングに使用されます。

refresh_state()

例外

型 説明
ComputeTargetException

serialize

この DatabricksCompute オブジェクトを JSON でシリアル化された辞書に変換します。

serialize()

戻り値

型 説明
dict

この DatabricksCompute オブジェクトの JSON 表現。

例外

型 説明
ComputeTargetException