Datastore 類別

依名稱取得數據存放區。 這與呼叫建構函式相同。

static get(workspace, datastore_name)

參數

傳回

取得工作區的預設數據存放區。

static get_default(workspace)

參數

傳回

向數據存放區註冊 Azure Blob 容器。

支援以認證為基礎的 (GA) 和身分識別型 (預覽) 資料存取，您可以選擇使用 SAS 令牌或記憶體帳戶密鑰。 如果未使用數據存放區儲存認證，則如果使用者直接呼叫下列其中一個函式，則會在筆記本或本機 Python 程式中使用使用者的 AAD 令牌：FileDataset.mount FileDataset.download FileDataset.to_path TabularDataset.to_pandas_dataframe TabularDataset.to_dask_dataframe TabularDataset.to_spark_dataframe TabularDataset.to_parquet_files TabularDataset.to_csv_files Experiment.submit 針對數據存取驗證所提交的作業會使用計算目標的身分識別。 在這裡深入了解。

static register_azure_blob_container(workspace, datastore_name, container_name, account_name, sas_token=None, account_key=None, protocol=None, endpoint=None, overwrite=False, create_if_not_exists=False, skip_validation=False, blob_cache_timeout=None, grant_workspace_access=False, subscription_id=None, resource_group=None)

參數

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備註

如果您要從與工作區區域不同的區域鏈接記憶體，可能會導致延遲較高，以及額外的網路使用量成本。

初始化新的 Azure Data Lake 資料存放區。

支援以認證為基礎的 (GA) 和身分識別型 (Preview) 數據存取，您可以使用服務主體註冊數據存放區，以進行認證型數據存取。 如果沒有使用數據存放區儲存認證，則如果使用者的 AAD 令牌直接呼叫下列其中一個函式，則會在筆記本或本機 Python 程式中使用：FileDataset.mount FileDataset.download FileDataset.to_path TabularDataset.to_pandas_dataframe TabularDataset.to_dask_dataframe TabularDataset.to_spark_dataframe TabularDataset.to_parquet_files TabularDataset.to_csv_files Experiment.submit 所提交的作業中將會使用計算目標的身分識別來進行數據存取驗證。 在這裡深入了解。

如需如何將 Azure Data Lake Gen1 註冊為數據存放區的範例，請參閱下方。

   adlsgen1_datastore_name='adlsgen1datastore'

   store_name=os.getenv("ADL_STORENAME", "<my_datastore_name>") # the ADLS name
   subscription_id=os.getenv("ADL_SUBSCRIPTION", "<my_subscription_id>") # subscription id of the ADLS
   resource_group=os.getenv("ADL_RESOURCE_GROUP", "<my_resource_group>") # resource group of ADLS
   tenant_id=os.getenv("ADL_TENANT", "<my_tenant_id>") # tenant id of service principal
   client_id=os.getenv("ADL_CLIENTID", "<my_client_id>") # client id of service principal
   client_secret=os.getenv("ADL_CLIENT_SECRET", "<my_client_secret>") # the secret of service principal

   adls_datastore = Datastore.register_azure_data_lake(
       workspace=ws,
       datastore_name=aslsgen1_datastore_name,
       subscription_id=subscription_id, # subscription id of ADLS account
       resource_group=resource_group, # resource group of ADLS account
       store_name=store_name, # ADLS account name
       tenant_id=tenant_id, # tenant id of service principal
       client_id=client_id, # client id of service principal
       client_secret=client_secret) # the secret of service principal

static register_azure_data_lake(workspace, datastore_name, store_name, tenant_id=None, client_id=None, client_secret=None, resource_url=None, authority_url=None, subscription_id=None, resource_group=None, overwrite=False, grant_workspace_access=False)

參數

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備註

如果您要從與工作區區域不同的區域鏈接記憶體，可能會導致延遲較高，以及額外的網路使用量成本。

初始化新的 Azure Data Lake Gen2 數據存放區。

支援以認證為基礎的 (GA) 和身分識別型 (Preview) 數據存取，您可以使用服務主體註冊數據存放區，以進行認證型數據存取。 如果沒有使用數據存放區儲存認證，則如果使用者的 AAD 令牌直接呼叫下列其中一個函式，則會在筆記本或本機 Python 程式中使用：FileDataset.mount FileDataset.download FileDataset.to_path TabularDataset.to_pandas_dataframe TabularDataset.to_dask_dataframe TabularDataset.to_spark_dataframe TabularDataset.to_parquet_files TabularDataset.to_csv_files Experiment.submit 所提交的作業中將會使用計算目標的身分識別來進行數據存取驗證。 在這裡深入了解。

static register_azure_data_lake_gen2(workspace, datastore_name, filesystem, account_name, tenant_id=None, client_id=None, client_secret=None, resource_url=None, authority_url=None, protocol=None, endpoint=None, overwrite=False, subscription_id=None, resource_group=None, grant_workspace_access=False)

參數

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備註

如果您要從與工作區區域不同的區域鏈接記憶體，可能會導致延遲較高，以及額外的網路使用量成本。

向數據存放區註冊 Azure 檔案共用。

您可以選擇使用 SAS 令牌或記憶體帳戶金鑰

static register_azure_file_share(workspace, datastore_name, file_share_name, account_name, sas_token=None, account_key=None, protocol=None, endpoint=None, overwrite=False, create_if_not_exists=False, skip_validation=False)

參數

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備註

如果您要從與工作區區域不同的區域鏈接記憶體，可能會導致延遲較高，以及額外的網路使用量成本。

初始化新的 Azure MySQL 資料存放區。

MySQL 數據存放區只能用來建立 DataReference 作為 Azure Machine Learning 管線中 DataTransferStep 的輸入和輸出。 如需詳細資訊，請參閱這裡。

如需如何將 Azure MySQL 資料庫註冊為數據存放區的範例，請參閱下方。

static register_azure_my_sql(workspace, datastore_name, server_name, database_name, user_id, user_password, port_number=None, endpoint=None, overwrite=False, **kwargs)

參數

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備註

如果您要從與工作區區域不同的區域鏈接記憶體，可能會導致延遲較高，以及額外的網路使用量成本。

   mysql_datastore_name="mysqldatastore"
   server_name=os.getenv("MYSQL_SERVERNAME", "<my_server_name>") # FQDN name of the MySQL server
   database_name=os.getenv("MYSQL_DATBASENAME", "<my_database_name>") # Name of the MySQL database
   user_id=os.getenv("MYSQL_USERID", "<my_user_id>") # The User ID of the MySQL server
   user_password=os.getenv("MYSQL_USERPW", "<my_user_password>") # The user password of the MySQL server.

   mysql_datastore = Datastore.register_azure_my_sql(
       workspace=ws,
       datastore_name=mysql_datastore_name,
       server_name=server_name,
       database_name=database_name,
       user_id=user_id,
       user_password=user_password)

初始化新的 Azure PostgreSQL 資料存放區。

如需如何將 Azure PostgreSQL 資料庫註冊為數據存放區的範例，請參閱下方。

static register_azure_postgre_sql(workspace, datastore_name, server_name, database_name, user_id, user_password, port_number=None, endpoint=None, overwrite=False, enforce_ssl=True, **kwargs)

參數

傳回

備註

如果您要從與工作區區域不同的區域鏈接記憶體，可能會導致延遲較高，以及額外的網路使用量成本。

   psql_datastore_name="postgresqldatastore"
   server_name=os.getenv("PSQL_SERVERNAME", "<my_server_name>") # FQDN name of the PostgreSQL server
   database_name=os.getenv("PSQL_DATBASENAME", "<my_database_name>") # Name of the PostgreSQL database
   user_id=os.getenv("PSQL_USERID", "<my_user_id>") # The database user id
   user_password=os.getenv("PSQL_USERPW", "<my_user_password>") # The database user password

   psql_datastore = Datastore.register_azure_postgre_sql(
       workspace=ws,
       datastore_name=psql_datastore_name,
       server_name=server_name,
       database_name=database_name,
       user_id=user_id,
       user_password=user_password)

初始化新的 Azure SQL 資料庫數據存放區。

支持認證型 (GA) 和身分識別型 (預覽版) 資料存取，您可以選擇使用服務主體或使用者名稱 + 密碼。 如果未使用數據存放區儲存認證，則如果使用者直接呼叫下列其中一個函式，則會在筆記本或本機 Python 程式中使用使用者的 AAD 令牌：FileDataset.mount FileDataset.download FileDataset.to_path TabularDataset.to_pandas_dataframe TabularDataset.to_dask_dataframe TabularDataset.to_spark_dataframe TabularDataset.to_parquet_files TabularDataset.to_csv_files Experiment.submit 針對數據存取驗證所提交的作業會使用計算目標的身分識別。 在這裡深入了解。

如需如何將 Azure SQL 資料庫註冊為數據存放區的範例，請參閱下方。

static register_azure_sql_database(workspace, datastore_name, server_name, database_name, tenant_id=None, client_id=None, client_secret=None, resource_url=None, authority_url=None, endpoint=None, overwrite=False, username=None, password=None, subscription_id=None, resource_group=None, grant_workspace_access=False, **kwargs)

參數

傳回

備註

如果您要從與工作區區域不同的區域鏈接記憶體，可能會導致延遲較高，以及額外的網路使用量成本。

   sql_datastore_name="azuresqldatastore"
   server_name=os.getenv("SQL_SERVERNAME", "<my_server_name>") # Name of the Azure SQL server
   database_name=os.getenv("SQL_DATABASENAME", "<my_database_name>") # Name of the Azure SQL database
   username=os.getenv("SQL_USER_NAME", "<my_sql_user_name>") # The username of the database user.
   password=os.getenv("SQL_USER_PASSWORD", "<my_sql_user_password>") # The password of the database user.

   sql_datastore = Datastore.register_azure_sql_database(
       workspace=ws,
       datastore_name=sql_datastore_name,
       server_name=server_name,  # name should not contain fully qualified domain endpoint
       database_name=database_name,
       username=username,
       password=password,
       endpoint='database.windows.net')

初始化新的 Databricks 檔案系統 (DBFS) 資料存放區。

DBFS 數據存放區只能用來建立 DataReference 做為輸入和 PipelineData 作為 Azure Machine Learning 管線中 DatabricksStep 的輸出。 如需詳細資訊，請參閱這裡。

static register_dbfs(workspace, datastore_name)

參數

傳回

備註

如果您要從與工作區區域不同的區域鏈接記憶體，可能會導致延遲較高，以及額外的網路使用量成本。

初始化新的 HDFS 資料存放區。

static register_hdfs(workspace, datastore_name, protocol, namenode_address, hdfs_server_certificate, kerberos_realm, kerberos_kdc_address, kerberos_principal, kerberos_keytab=None, kerberos_password=None, overwrite=False)

參數

設定預設數據存放區。

set_as_default()

參數

取消註冊數據存放區。 將不會刪除基礎記憶體服務。

unregister()