AzureMachineLearningFileSystem中的路径导入parquet

wwwo4jvm 于 2023-06-30 发布在 Mac

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我对……有意见AzureMachine学习文件系统）I use article from https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-access-data-interactive?view=azureml-api-2&tabs=adls And..我不知道我怎么能保存文件Parquet在位置。
我尽力了

F_AUDIT.to_parquet("azureml://subscriptions/xyz/resourcegroups/xyzz/workspaces/xyz/datastores/xyz/paths/2_FILES_PIPE/SPACE_DEF/text.parquet", 
                   engine = 'pyarrow', 
                   compression = 'gzip')

但我有个错误
消息：rslex失败，正在回退到clex。错误消息：ScriptExecutionException由StreamAccessException引起。StreamAccessException由NotFoundException引起。未找到所提供输入的资源
有哪些方法？PS.我知道我可以用

F_AUDIT.to_parquet("SPACE_DEF/text.parquet", 
                   engine = 'pyarrow', 
                   compression = 'gzip')

或上传Saving partitioned parquet on AzureML
但是我想要存储中的特定位置（特定的blob容器/数据存储，当我像上面这样保存时，文件保存在文件共享中...无Blob容器）

Azure

来源：https://stackoverflow.com/questions/76561933/path-import-parquet-in-azuremachinelearningfilesystem

1条答案

按热度按时间

qnzebej01#

您可以使用下面的代码将 parquet 文件上传到数据存储。
首先，获取工作区的datastore对象。

from  azureml.core  import  Workspace, Datastore
ws = Workspace.from_config()
datastore_name = 'workspaceblobstore'
datastore = Datastore.get(ws, datastore_name)

在这里，给予与blob容器链接的数据存储名称。之后，如果本地目录不存在，则创建该目录。

dir = "SPACE_DEF"
file_name="text.parquet"
file_path = os.path.join(dir,file_name)
print(file_path)
if  not  os.path.exists(dir):
    os.mkdir(dir)

下面是我的数据框。

然后，在本地写入数据并将其上传到数据存储容器。

df.to_parquet(file_path,
    engine = 'pyarrow',
    compression = 'gzip')

在本地写入数据。

上传到数据存储。

datastore.upload(src_dir=dir,target_path=dir)

容器中的输出

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AzureMachineLearningFileSystem中的路径导入parquet

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