Datastore 类

按名称获取数据存储。 这与调用构造函数相同。

static get(workspace, datastore_name)

参数

返回

获取工作区的默认数据存储。

static get_default(workspace)

参数

返回

将 Azure Blob 容器注册到数据存储。

支持基于凭据（GA）和基于标识（预览版）的数据访问，可以选择使用 SAS 令牌或存储帐户密钥。 如果数据存储中未保存任何凭据，则如果用户的 AAD 令牌直接调用以下函数之一，则用户 AAD 令牌将用于笔记本或本地 python 程序：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 提交的作业中将用于数据访问身份验证的计算目标的标识。 在此处了解详细信息。

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)

参数

返回

注解

如果要从与工作区区域不同的区域附加存储，则可能会导致更高的延迟和额外的网络使用成本。

初始化新的 Azure Data Lake 数据存储。

支持基于凭据（GA）和基于标识（预览版）的数据访问，可以将数据存储注册到服务主体，以便进行基于凭据的数据访问。 如果数据存储中未保存任何凭据，则如果用户的 AAD 令牌直接调用以下函数之一，则用户 AAD 令牌将用于笔记本或本地 python 程序：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 提交的作业中将用于数据访问身份验证的计算目标的标识。 在此处了解详细信息。

有关如何将 Azure Data Lake Gen1 注册为数据存储的示例，请参阅下文。

   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)

参数

返回

注解

如果要从与工作区区域不同的区域附加存储，则可能会导致更高的延迟和额外的网络使用成本。

初始化新的 Azure Data Lake Gen2 数据存储。

支持基于凭据（GA）和基于标识（预览版）的数据访问，可以将数据存储注册到服务主体，以便进行基于凭据的数据访问。 如果数据存储中未保存任何凭据，则如果用户的 AAD 令牌直接调用以下函数之一，则用户 AAD 令牌将用于笔记本或本地 python 程序：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 提交的作业中将用于数据访问身份验证的计算目标的标识。 在此处了解详细信息。

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)

参数

返回

注解

如果要从与工作区区域不同的区域附加存储，则可能会导致更高的延迟和额外的网络使用成本。

将 Azure 文件共享注册到数据存储。

可以选择使用 SAS 令牌或存储帐户密钥

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)

参数

返回

注解

如果要从与工作区区域不同的区域附加存储，则可能会导致更高的延迟和额外的网络使用成本。

初始化新的 Azure MySQL 数据存储。

MySQL 数据存储只能用于在 Azure 机器学习管道中创建 DataReference 作为 DataTransferStep 的输入和输出。 可在此处找到更多详细信息。

有关如何将 Azure MySQL 数据库注册为数据存储的示例，请参阅下文。

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

参数

返回

注解

如果要从与工作区区域不同的区域附加存储，则可能会导致更高的延迟和额外的网络使用成本。

   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 数据存储。

有关如何将 Azure PostgreSQL 数据库注册为数据存储的示例，请参阅下文。

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)

参数

返回

注解

如果要从与工作区区域不同的区域附加存储，则可能会导致更高的延迟和额外的网络使用成本。

   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 数据库数据存储。

支持基于凭据（GA）和基于标识（预览版）的数据访问，可以选择使用服务主体或用户名 + 密码。 如果数据存储中未保存任何凭据，则如果用户的 AAD 令牌直接调用以下函数之一，则用户 AAD 令牌将用于笔记本或本地 python 程序：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 提交的作业中将用于数据访问身份验证的计算目标的标识。 在此处了解详细信息。

有关如何将 Azure SQL 数据库注册为数据存储的示例，请参阅下文。

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)

参数

返回

注解

如果要从与工作区区域不同的区域附加存储，则可能会导致更高的延迟和额外的网络使用成本。

   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 文件系统（DBFS）数据存储。

DBFS 数据存储只能用于在 Azure 机器学习管道中创建 DataReference 作为输入和 PipelineData 作为 DatabricksStep 的输出。 可在此处找到更多详细信息。

static register_dbfs(workspace, datastore_name)

参数

返回

注解

如果要从与工作区区域不同的区域附加存储，则可能会导致更高的延迟和额外的网络使用成本。

初始化新的 HDFS 数据存储。

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)

参数

设置默认数据存储。

set_as_default()

参数

取消注册数据存储。 不会删除基础存储服务。

unregister()