Aracılığıyla paylaş

Hızlı Başlangıç: Azure Machine Learning'de Apache Spark ile Etkileşimli Veri Düzenleme

  • Makale

Etkileşimli Azure Machine Learning not defteri veri düzenlemesini işlemek için Azure Synapse Analytics ile Azure Machine Learning tümleştirmesi Apache Spark çerçevesine kolay erişim sağlar. Bu erişim, Azure Machine Learning Not Defteri etkileşimli veri düzenlemesine olanak tanır.

Bu hızlı başlangıç kılavuzunda Azure Machine Learning sunucusuz Spark işlemi, Azure Data Lake Storage (ADLS) 2. Nesil depolama hesabı ve kullanıcı kimliği geçişi ile etkileşimli veri düzenleme gerçekleştirmeyi öğreneceksiniz.

Önkoşullar

Azure Key Vault'ta Azure depolama hesabı kimlik bilgilerini gizli dizi olarak depolama

Azure depolama hesabı kimlik bilgilerini Azure portal kullanıcı arabirimiyle Azure Key Vault'ta gizli dizi olarak depolamak için:

  1. Azure portalında Azure Key Vault'unuza gidin

  2. Sol panelden Gizli Diziler'i seçin

  3. + Oluştur/İçeri Aktar'ı seçin

    Azure Key Vault Gizli Dizileri Oluştur veya İçeri Aktar sekmesini gösteren ekran görüntüsü.

  4. Gizli dizi oluştur ekranında, oluşturmak istediğiniz gizli dizi için bir Ad girin

  5. Bu görüntüde gösterildiği gibi Azure portalında Azure Blob Depolama Hesabı'na gidin:

    Azure erişim anahtarı ve bağlantı dizesi değerleri ekranını gösteren ekran görüntüsü.

  6. Azure Blob Depolama Hesabı sayfası sol panelinden Erişim anahtarları'nı seçin

  7. Depolama hesabı erişim anahtarını almak için Anahtar 1'in yanındaki Göster'i ve ardından Panoya kopyala'yı seçin

    Not

    Kopyalamak için uygun seçenekleri belirtin

    • Azure Blob depolama kapsayıcısı paylaşılan erişim imzası (SAS) belirteçleri
    • Azure Data Lake Storage (ADLS) 2. Nesil depolama hesabı hizmet sorumlusu kimlik bilgileri
      • kiracının kimliği:
      • istemci kimliği ve
      • gizli dizi

    bunlar için Azure Key Vault gizli dizilerini oluştururken ilgili kullanıcı arabirimlerinde

  8. Gizli dizi oluşturma ekranına geri dönün

  9. Gizli dizi değeri metin kutusuna, önceki adımda panoya kopyalanan Azure depolama hesabının erişim anahtarı kimlik bilgilerini girin

  10. Oluştur'u seçin

    Azure gizli dizi oluşturma ekranını gösteren ekran görüntüsü.

İpucu

Python için Azure CLI ve Azure Key Vault gizli dizi istemci kitaplığı da Azure Key Vault gizli dizileri oluşturabilir.

Azure depolama hesaplarında rol atamaları ekleme

Etkileşimli veri düzenlemeye başlamadan önce giriş ve çıkış veri yollarının erişilebilir olduğundan emin olmamız gerekir. İlk olarak,

  • Oturum açmış Not Defterleri oturumunun kullanıcı kimliği

    veya

  • hizmet sorumlusu

Oturum açmış kullanıcının kullanıcı kimliğine Okuyucu ve Depolama Blobu Veri Okuyucusu rolleri atayın. Ancak bazı senaryolarda, düzenlenmiş verileri Azure depolama hesabına geri yazmak isteyebiliriz. Okuyucu ve Depolama Blob Veri Okuyucusu rolleri, kullanıcı kimliğine veya hizmet sorumlusuna salt okunur erişim sağlar. Okuma ve yazma erişimini etkinleştirmek için, kullanıcı kimliğine veya hizmet sorumlusuna Katkıda Bulunan ve Depolama Blob Verileri Katkıda Bulunanı rollerini atayın. Kullanıcı kimliğine uygun rolleri atamak için:

  1. Microsoft Azure portalını açma

  2. Depolama hesapları hizmetini arama ve seçme

    Microsoft Azure portalında Depolama hesapları hizmet arama ve seçimini gösteren genişletilebilir ekran görüntüsü.

  3. Depolama hesapları sayfasında, listeden Azure Data Lake Storage (ADLS) 2. Nesil depolama hesabını seçin. Depolama hesabına Genel Bakış'ın gösterildiği bir sayfa açılır

    Azure Data Lake Storage (ADLS) 2. Nesil depolama hesabı Depolama hesabının seçimini gösteren genişletilebilir ekran görüntüsü.

  4. Sol panelden Erişim Denetimi (IAM) seçeneğini belirleyin

  5. Rol ataması ekle'yi seçin

    Azure erişim anahtarları ekranını gösteren ekran görüntüsü.

  6. Depolama Blobu Veri Katkıda Bulunanı rolünü bulma ve seçme

  7. İleri'yi seçin

    Azure rol ataması ekleme ekranını gösteren ekran görüntüsü.

  8. Kullanıcı, grup veya hizmet sorumlusu seçin

  9. + Üye seç'i seçin

  10. Seç'in altında kullanıcı kimliğini arayın

  11. Listeden kullanıcı kimliğini seçerek Seçili üyeler altında görünür

  12. Uygun kullanıcı kimliğini seçin

  13. İleri'yi seçin

    Azure rol ataması ekleme ekranı Üyeler sekmesini gösteren ekran görüntüsü.

  14. Gözden Geçir + Ata'yı seçin

    Azure rol ataması ekleme ekranını gözden geçirme ve atama sekmesini gösteren ekran görüntüsü.

  15. Katkıda Bulunan rolü ataması için 2-13 arası adımları yineleyin

Kullanıcı kimliğine uygun roller atandıktan sonra Azure depolama hesabındaki veriler erişilebilir hale gelmelidir.

Not

Ekli bir Synapse Spark havuzu Synapse Spark havuzuna işaret ederse, kendisiyle ilişkilendirilmiş yönetilen bir sanal ağa sahip olan bir Azure Synapse çalışma alanında, veri erişimi sağlamak için depolama hesabına yönetilen bir özel uç nokta yapılandırmanız gerekir.

Spark işleri için kaynak erişimini sağlama

Spark işleri, verilere ve diğer kaynaklara erişmek için yönetilen kimlik veya kullanıcı kimliği geçişi kullanabilir. Aşağıdaki tabloda, Azure Machine Learning sunucusuz Spark işlemini ve ekli Synapse Spark havuzunu kullanırken kaynak erişimi için farklı mekanizmalar özetlenmiştir.

Spark havuzu Desteklenen kimlikler Varsayılan kimlik
Sunucusuz Spark işlem Çalışma alanına eklenen kullanıcı kimliği, kullanıcı tarafından atanan yönetilen kimlik Kullanıcı kimliği
Ekli Synapse Spark havuzu Kullanıcı kimliği, ekli Synapse Spark havuzuna eklenen kullanıcı tarafından atanan yönetilen kimlik, ekli Synapse Spark havuzunun sistem tarafından atanan yönetilen kimliği Ekli Synapse Spark havuzunun sistem tarafından atanan yönetilen kimliği

CLI veya SDK kodu yönetilen kimliği kullanma seçeneği tanımlıyorsa Azure Machine Learning sunucusuz Spark işlem, çalışma alanına eklenen kullanıcı tarafından atanan yönetilen kimliği kullanır. Azure Machine Learning CLI v2 veya ile ARMClientmevcut bir Azure Machine Learning çalışma alanına kullanıcı tarafından atanan yönetilen kimlik ekleyebilirsiniz.

Sonraki adımlar