Microsoft.MachineLearningServices 工作區/數據集 2020-05-01-preview
Bicep 資源定義
工作區/資料集資源類型可以使用目標作業來部署:
- 資源群組 - 請參閱 資源群組部署命令
如需每個 API 版本中已變更屬性的清單,請參閱 變更記錄。
資源格式
若要建立 Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/datasets 資源,請將下列 Bicep 新增至您的範本。
resource symbolicname 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/datasets@2020-05-01-preview' = {
name: 'string'
parent: resourceSymbolicName
datasetType: 'string'
parameters: {
header: 'string'
includePath: bool
partitionFormat: 'string'
path: {
dataPath: {
datastoreName: 'string'
relativePath: 'string'
}
httpUrl: 'string'
}
query: {
datastoreName: 'string'
query: 'string'
}
separator: 'string'
sourceType: 'string'
}
registration: {
description: 'string'
name: 'string'
tags: {}
}
skipValidation: bool
timeSeries: {
coarseGrainTimestamp: 'string'
fineGrainTimestamp: 'string'
}
}
屬性值
workspaces/datasets
名稱 | 描述 | 值 |
---|---|---|
NAME | 資源名稱 瞭解如何在 Bicep 中設定子資源的名稱和類型。 |
字串 (必要) |
父系 (parent) | 在 Bicep 中,您可以指定子資源的父資源。 只有在父資源之外宣告子資源時,才需要新增這個屬性。 如需詳細資訊,請參閱 父資源外部的子資源。 |
類型資源的符號名稱: 工作區 |
datasetType | 指定數據集類型。 | 'file' 必要表格式 () |
參數 | DatasetCreateRequestParameters (必要) | |
註冊 | DatasetCreateRequestRegistration (必要) | |
skipValidation | 略過驗證,以確保數據可以在註冊之前從數據集載入。 | bool |
時間序列 | DatasetCreateRequestTimeSeries |
DatasetCreateRequestParameters
名稱 | 描述 | 值 |
---|---|---|
header | 標頭類型。 | 'all_files_have_same_headers' 'combine_all_files_headers' 'no_headers' 'only_first_file_has_headers' |
includePath | 布爾值,將路徑資訊保留為數據集中的數據行。 預設為 False。 這在讀取多個檔案時很有用,而且想要知道特定記錄的來源檔案,或保留檔案路徑中有用的資訊。 | bool |
partitionFormat | 每個路徑的數據分割信息都會根據指定的格式擷取到數據行中。 格式元件 '{column_name}' 會建立字串數據行,而 '{column_name:yyyy/MM/dd/HH/mm/ss}' 會建立 datetime 數據行,其中 'yyyy'、'MM'、'dd'、'HH'、'mm' 和 'ss' 用來擷取日期時間類型的年、月、日、小時、分鐘和秒。 格式應該從第一個分割區索引鍵的位置開始,直到檔案路徑的結尾為止。 例如,指定路徑 '.。/USA/2019/01/01/data.parquet',其中分割區依國家/地區和時間, partition_format='/{CountryOrRegion}/{PartitionDate:yyyy/MM/dd}/data.csv' 會建立值為 'USA' 的字符串數據行 'CountryOrRegion',而日期時間數據行 'PartitionDate' 的值為 '2019-01-01 | 字串 |
path | DatasetCreateRequestParametersPath | |
查詢 | DatasetCreateRequestParametersQuery | |
separator | 用來分割 『delimited_files』 sourceType 之數據行的分隔符。 | 字串 |
sourceType | 數據源類型。 | 'delimited_files' 'json_lines_files' 'parquet_files' |
DatasetCreateRequestParametersPath
名稱 | 描述 | 值 |
---|---|---|
dataPath | DatasetCreateRequestParametersPathDataPath | |
httpUrl | Http URL。 | 字串 |
DatasetCreateRequestParametersPathDataPath
名稱 | 描述 | 值 |
---|---|---|
datastoreName | 數據存放區名稱。 | 字串 |
relativePath | 數據存放區內的路徑。 | 字串 |
DatasetCreateRequestParametersQuery
名稱 | 描述 | 值 |
---|---|---|
datastoreName | SQL/PostgreSQL/MySQL 資料存放區名稱。 | 字串 |
查詢 | SQL Quey。 | 字串 |
DatasetCreateRequestRegistration
名稱 | 描述 | 值 |
---|---|---|
description | 數據集的描述。 | 字串 |
NAME | 資料集的名稱。 | 字串 |
tags | 與數據集相關聯的標記。 | 物件 (object) |
DatasetCreateRequestTimeSeries
名稱 | 描述 | 值 |
---|---|---|
coarseGrainTimestamp | 要做為 CoarseGrainTimestamp 的數據行名稱。 只有在指定 'fineGrainTimestamp' 且不能與 'fineGrainTimestamp' 相同時,才能使用。 | 字串 |
fineGrainTimestamp | 要當做 FineGrainTimestamp 使用的數據行名稱 | 字串 |
快速入門範本
下列快速入門範本會部署此資源類型。
範本 | 描述 |
---|---|
從數據存放區中的相對路徑建立檔案數據集 |
此範本會從 Azure Machine Learning 工作區中數據存放區中的相對路徑建立檔案數據集。 |
從 Web URL 在 AML 工作區中建立檔案數據集 |
此範本會從 Azure Machine Learning 工作區中的 Web URL 建立檔案數據集。 |
從資料存放區中的相對路徑建立表格式數據集 |
此範本會從 Azure Machine Learning 工作區中資料存放區中的相對路徑建立表格式數據集。 |
從 SQL/PostgreSQL/MySQL 資料存放區建立表格式數據集 |
此範本會在 Azure Machine Learning 工作區的 SQL/PostgreSQL/MySQL 數據存放區中,從 SQL 查詢建立表格式數據集。 |
從 Web URL 在 AML 工作區中建立表格式數據集 |
此範本會從 Azure Machine Learning 工作區中的 Web URL 建立表格式數據集。 |
& 數據存放區建立具有多個數據集的 AML 工作區 |
此範本會建立具有多個數據集 & 數據存放區的 Azure Machine Learning 工作區。 |
ARM 範本資源定義
工作區/資料集資源類型可以使用目標作業來部署:
- 資源群組 - 請參閱 資源群組部署命令
如需每個 API 版本中已變更屬性的清單,請參閱 變更記錄。
資源格式
若要建立 Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/datasets 資源,請將下列 JSON 新增至您的範本。
{
"type": "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/datasets",
"apiVersion": "2020-05-01-preview",
"name": "string",
"datasetType": "string",
"parameters": {
"header": "string",
"includePath": "bool",
"partitionFormat": "string",
"path": {
"dataPath": {
"datastoreName": "string",
"relativePath": "string"
},
"httpUrl": "string"
},
"query": {
"datastoreName": "string",
"query": "string"
},
"separator": "string",
"sourceType": "string"
},
"registration": {
"description": "string",
"name": "string",
"tags": {}
},
"skipValidation": "bool",
"timeSeries": {
"coarseGrainTimestamp": "string",
"fineGrainTimestamp": "string"
}
}
屬性值
workspaces/datasets
名稱 | 描述 | 值 |
---|---|---|
類型 | 資源類型 | 'Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/datasets' |
apiVersion | 資源 API 版本 | '2020-05-01-preview' |
NAME | 資源名稱 請參閱如何在 JSON ARM 樣本中設定子資源的名稱和類型。 |
字串 (必要) |
datasetType | 指定數據集類型。 | 'file' 必要表格式 () |
參數 | DatasetCreateRequestParameters (必要) | |
註冊 | DatasetCreateRequestRegistration (必要) | |
skipValidation | 略過驗證,以確保數據可以在註冊之前從數據集載入。 | bool |
時間序列 | DatasetCreateRequestTimeSeries |
DatasetCreateRequestParameters
名稱 | 描述 | 值 |
---|---|---|
header | 標頭類型。 | 'all_files_have_same_headers' 'combine_all_files_headers' 'no_headers' 'only_first_file_has_headers' |
includePath | 布爾值,將路徑資訊保留為數據集中的數據行。 預設為 False。 這在讀取多個檔案時很有用,而且想要知道特定記錄的來源檔案,或保留檔案路徑中有用的資訊。 | bool |
partitionFormat | 每個路徑的數據分割信息都會根據指定的格式擷取到數據行中。 格式元件 '{column_name}' 會建立字串數據行,而 '{column_name:yyyy/MM/dd/HH/mm/ss}' 會建立 datetime 數據行,其中 'yyyy'、'MM'、'dd'、'HH'、'mm' 和 'ss' 用來擷取日期時間類型的年、月、日、小時、分鐘和秒。 格式應該從第一個分割區索引鍵的位置開始,直到檔案路徑的結尾為止。 例如,假設路徑為 『.。/USA/2019/01/01/data.parquet',其中分割區依國家/地區和時間, partition_format='/{CountryOrRegion}/{PartitionDate:yyyy/MM/dd}/data.csv' 會建立值為 'USA' 的字符串數據行 'CountryOrRegion',而 datetime 數據行 'PartitionDate' 值為 '2019-01-01 | 字串 |
path | DatasetCreateRequestParametersPath | |
查詢 | DatasetCreateRequestParametersQuery | |
separator | 用來分割 『delimited_files』 sourceType 之數據行的分隔符。 | 字串 |
sourceType | 數據源類型。 | 'delimited_files' 'json_lines_files' 'parquet_files' |
DatasetCreateRequestParametersPath
名稱 | 描述 | 值 |
---|---|---|
dataPath | DatasetCreateRequestParametersPathDataPath | |
httpUrl | Http URL。 | 字串 |
DatasetCreateRequestParametersPathDataPath
名稱 | 描述 | 值 |
---|---|---|
datastoreName | 數據存放區名稱。 | 字串 |
relativePath | 數據存放區內的路徑。 | 字串 |
DatasetCreateRequestParametersQuery
名稱 | 描述 | 值 |
---|---|---|
datastoreName | SQL/PostgreSQL/MySQL 資料存放區名稱。 | 字串 |
查詢 | SQL Quey。 | 字串 |
DatasetCreateRequestRegistration
名稱 | 描述 | 值 |
---|---|---|
description | 數據集的描述。 | 字串 |
NAME | 資料集的名稱。 | 字串 |
tags | 與數據集相關聯的標記。 | 物件 (object) |
DatasetCreateRequestTimeSeries
名稱 | 描述 | 值 |
---|---|---|
coarseGrainTimestamp | 要作為 CoarseGrainTimestamp 的數據行名稱。 只有在指定 'fineGrainTimestamp' 且不能與 'fineGrainTimestamp' 相同時,才能使用。 | 字串 |
fineGrainTimestamp | 要當做 FineGrainTimestamp 使用的數據行名稱 | 字串 |
快速入門範本
下列快速入門範本會部署此資源類型。
範本 | 描述 |
---|---|
從數據存放區中的相對路徑建立檔案數據集 |
此範本會從 Azure Machine Learning 工作區中數據存放區中的相對路徑建立檔案數據集。 |
從 Web URL 在 AML 工作區中建立檔案數據集 |
此範本會從 Azure Machine Learning 工作區中的 Web URL 建立檔案數據集。 |
從資料存放區中的相對路徑建立表格式數據集 |
此範本會從 Azure Machine Learning 工作區中的數據存放區中相對路徑建立表格式數據集。 |
從 SQL/PostgreSQL/MySQL 資料存放區建立表格式數據集 |
此範本會從 Azure Machine Learning 工作區中 SQL/PostgreSQL/MySQL 數據存放區中的 SQL 查詢建立表格式數據集。 |
從 Web URL 在 AML 工作區中建立表格式數據集 |
此範本會從 Azure Machine Learning 工作區中的 Web URL 建立表格式數據集。 |
& 數據存放區建立具有多個數據集的 AML 工作區 |
此範本會建立具有多個數據集的 Azure Machine Learning 工作區,& 數據存放區。 |
Terraform (AzAPI 提供者) 資源定義
工作區/資料集資源類型可以使用目標作業進行部署:
- 資源群組
如需每個 API 版本中已變更屬性的清單,請參閱 變更記錄檔。
資源格式
若要建立 Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/datasets 資源,請將下列 Terraform 新增至範本。
resource "azapi_resource" "symbolicname" {
type = "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/datasets@2020-05-01-preview"
name = "string"
parent_id = "string"
body = jsonencode({
datasetType = "string"
parameters = {
header = "string"
includePath = bool
partitionFormat = "string"
path = {
dataPath = {
datastoreName = "string"
relativePath = "string"
}
httpUrl = "string"
}
query = {
datastoreName = "string"
query = "string"
}
separator = "string"
sourceType = "string"
}
registration = {
description = "string"
name = "string"
tags = {}
}
skipValidation = bool
timeSeries = {
coarseGrainTimestamp = "string"
fineGrainTimestamp = "string"
}
})
}
屬性值
workspaces/datasets
名稱 | 描述 | 值 |
---|---|---|
類型 | 資源類型 | “Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/datasets@2020-05-01-preview” |
NAME | 資源名稱 | 字串 (必要) |
parent_id | 此資源之父系的資源標識碼。 | 類型資源的標識碼: 工作區 |
datasetType | 指定數據集類型。 | “file” 需要 「tabular」 () |
參數 | DatasetCreateRequestParameters (必要) | |
註冊 | DatasetCreateRequestRegistration (必要) | |
skipValidation | 略過驗證,以確保數據可以在註冊之前從數據集載入。 | bool |
時間序列 | DatasetCreateRequestTimeSeries |
DatasetCreateRequestParameters
名稱 | 描述 | 值 |
---|---|---|
header | 標頭類型。 | “all_files_have_same_headers” “combine_all_files_headers” “no_headers” “only_first_file_has_headers” |
includePath | 布爾值,將路徑資訊保留為數據集中的數據行。 預設為 False。 這在讀取多個檔案時很有用,而且想要知道特定記錄的來源檔案,或保留檔案路徑中有用的資訊。 | bool |
partitionFormat | 每個路徑的數據分割信息都會根據指定的格式擷取到數據行中。 格式元件 '{column_name}' 會建立字串數據行,而 '{column_name:yyyy/MM/dd/HH/mm/ss}' 會建立 datetime 數據行,其中 'yyyy'、'MM'、'dd'、'HH'、'mm' 和 'ss' 用來擷取日期時間類型的年、月、日、小時、分鐘和秒。 格式應該從第一個分割區索引鍵的位置開始,直到檔案路徑的結尾為止。 例如,指定路徑 '.。/USA/2019/01/01/data.parquet',其中分割區依國家/地區和時間, partition_format='/{CountryOrRegion}/{PartitionDate:yyyy/MM/dd}/data.csv' 會建立值為 'USA' 的字符串數據行 'CountryOrRegion',而日期時間數據行 'PartitionDate' 的值為 '2019-01-01 | 字串 |
path | DatasetCreateRequestParametersPath | |
查詢 | DatasetCreateRequestParametersQuery | |
separator | 用來分割 『delimited_files』 sourceType 之數據行的分隔符。 | 字串 |
sourceType | 數據源類型。 | “delimited_files” “json_lines_files” “parquet_files” |
DatasetCreateRequestParametersPath
名稱 | 描述 | 值 |
---|---|---|
dataPath | DatasetCreateRequestParametersPathDataPath | |
httpUrl | Http URL。 | 字串 |
DatasetCreateRequestParametersPathDataPath
名稱 | 描述 | 值 |
---|---|---|
datastoreName | 數據存放區名稱。 | 字串 |
relativePath | 數據存放區內的路徑。 | 字串 |
DatasetCreateRequestParametersQuery
名稱 | 描述 | 值 |
---|---|---|
datastoreName | SQL/PostgreSQL/MySQL 資料存放區名稱。 | 字串 |
查詢 | SQL Quey。 | 字串 |
DatasetCreateRequestRegistration
名稱 | 描述 | 值 |
---|---|---|
description | 數據集的描述。 | 字串 |
NAME | 資料集的名稱。 | 字串 |
tags | 與數據集相關聯的標記。 | 物件 (object) |
DatasetCreateRequestTimeSeries
名稱 | 描述 | 值 |
---|---|---|
coarseGrainTimestamp | 要做為 CoarseGrainTimestamp 的數據行名稱。 只有在指定 'fineGrainTimestamp' 且不能與 'fineGrainTimestamp' 相同時,才能使用。 | 字串 |
fineGrainTimestamp | 要當做 FineGrainTimestamp 使用的數據行名稱 | 字串 |