Datastore クラス

名前でデータストアを取得します。 これは、コンストラクターの呼び出しと同じです。

static get(workspace, datastore_name)

パラメーター

戻り値

ワークスペースの既定のデータストアを取得します。

static get_default(workspace)

パラメーター

戻り値

Azure BLOB コンテナーをデータストアに登録します。

資格情報ベース (GA) と ID ベース (プレビュー) のデータ アクセスがサポートされており、SAS トークンまたはストレージ アカウント キーの使用を選択できます。 データストアと共に資格情報が保存されていない場合、ユーザーの AAD トークンは、次のいずれかの関数を直接呼び出す場合、ノートブックまたはローカル Python プログラムで使用されます。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コンピューティング ターゲットの ID は、Experiment.submit によってデータ アクセス認証のために送信されたジョブで使用されます。 こちらをご覧ください。

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)

パラメーター

戻り値

注釈

ワークスペース リージョンとは異なるリージョンからストレージをアタッチすると、待機時間が長く、ネットワークの使用コストが増加する可能性があります。

新しい Azure Data Lake データストアを初期化します。

資格情報ベース (GA) と ID ベース (プレビュー) のデータ アクセスがサポートされています。資格情報ベースのデータ アクセスのために、サービス プリンシパルにデータストアを登録できます。 データストアと共に資格情報が保存されていない場合、ユーザーの AAD トークンは、次のいずれかの関数を直接呼び出す場合、ノートブックまたはローカル Python プログラムで使用されます。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コンピューティング ターゲットの ID は、Experiment.submit によってデータ アクセス認証のために送信されたジョブで使用されます。 こちらをご覧ください。

Azure Data Lake Gen1 をデータストアとして登録する方法の例については、以下を参照してください。

   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)

パラメーター

戻り値

注釈

ワークスペース リージョンとは異なるリージョンからストレージをアタッチすると、待機時間が長く、ネットワークの使用コストが増加する可能性があります。

新しい Azure Data Lake Gen2 データストアを初期化します。

資格情報ベース (GA) と ID ベース (プレビュー) のデータ アクセスがサポートされています。資格情報ベースのデータ アクセスのために、サービス プリンシパルにデータストアを登録できます。 データストアと共に資格情報が保存されていない場合、ユーザーの AAD トークンは、次のいずれかの関数を直接呼び出す場合、ノートブックまたはローカル Python プログラムで使用されます。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コンピューティング ターゲットの ID は、Experiment.submit によってデータ アクセス認証のために送信されたジョブで使用されます。 こちらをご覧ください。

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)

パラメーター

戻り値

注釈

ワークスペース リージョンとは異なるリージョンからストレージをアタッチすると、待機時間が長く、ネットワークの使用コストが増加する可能性があります。

Azure ファイル共有をデータストアに登録します。

SAS トークンまたはストレージ アカウント キーの使用を選択できます

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)

パラメーター

戻り値

注釈

ワークスペース リージョンとは異なるリージョンからストレージをアタッチすると、待機時間が長く、ネットワークの使用コストが増加する可能性があります。

新しい Azure MySQL データストアを初期化します。

MySQL データストアは、Azure Machine Learning パイプラインの DataTransferStep への入力および出力として DataReference を作成する場合にのみ使用できます。 詳細については、こちらをご覧ください。

Azure MySQL データベースをデータストアとして登録する方法の例については、以下を参照してください。

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

パラメーター

戻り値

注釈

ワークスペース リージョンとは異なるリージョンからストレージをアタッチすると、待機時間が長く、ネットワークの使用コストが増加する可能性があります。

   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)

新しい Azure PostgreSQL データストアを初期化します。

Azure PostgreSQL データベースをデータストアとして登録する方法の例については、以下を参照してください。

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)

パラメーター

戻り値

注釈

ワークスペース リージョンとは異なるリージョンからストレージをアタッチすると、待機時間が長く、ネットワークの使用コストが増加する可能性があります。

   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)

新しい Azure SQL データベース データストアを初期化します。

資格情報ベース (GA) と ID ベース (プレビュー) データ アクセスがサポートされており、サービス プリンシパルまたはユーザー名とパスワードを使用できます。 データストアと共に資格情報が保存されていない場合、ユーザーの AAD トークンは、次のいずれかの関数を直接呼び出す場合、ノートブックまたはローカル Python プログラムで使用されます。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コンピューティング ターゲットの ID は、Experiment.submit によってデータ アクセス認証のために送信されたジョブで使用されます。 こちらをご覧ください。

Azure SQL データベースをデータストアとして登録する方法の例については、以下を参照してください。

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)

パラメーター

戻り値

注釈

ワークスペース リージョンとは異なるリージョンからストレージをアタッチすると、待機時間が長く、ネットワークの使用コストが増加する可能性があります。

   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')

新しい Databricks ファイル システム (DBFS) データストアを初期化します。

DBFS データストアは、DataReference を入力として作成し、PipelineData を Azure Machine Learning パイプラインの DatabricksStep への出力として作成する場合にのみ使用できます。 詳細については、こちらをご覧ください。

static register_dbfs(workspace, datastore_name)

パラメーター

戻り値

注釈

ワークスペース リージョンとは異なるリージョンからストレージをアタッチすると、待機時間が長く、ネットワークの使用コストが増加する可能性があります。

新しい HDFS データストアを初期化します。

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)

パラメーター

既定のデータストアを設定します。

set_as_default()

パラメーター

データストアの登録を解除します。 基になるストレージ サービスは削除されません。

unregister()