【问题标题】:Mount a datalake storage in azure ML studio在 azure ML studio 中安装数据湖存储
【发布时间】:2021-10-26 21:10:33
【问题描述】:

我从 Azure ML Studio 上的数据湖文件夹创建了一个文件数据集,目前我可以使用以下代码将数据从数据集下载到计算实例:

subscription_id = 'xxx'
resource_group = 'luisdatapipelinetest'
workspace_name = 'ml-pipelines'
workspace = Workspace(subscription_id, resource_group, workspace_name)
dataset = Dataset.get_by_name(workspace, name='files_test')
path = "/mnt/batch/tasks/shared/LS_root/mounts/clusters/demo1231/code/Users/luis.rramirez/test/"
dataset.download(target_path=path, overwrite=True)

这样我就可以从笔记本中访问文件了。

但是将数据湖中的数据复制到计算实例效率不高,如何才能将数据湖目录挂载到vm中,而不是每次都复制数据呢?

【问题讨论】:

    标签: python azure azure-data-lake azureml ml-studio


    【解决方案1】:

    将 ADLS2 安装到 AML,以便您可以将文件直接保存到 mountPoint。 Here 是注册存储的示例,here 显示如何挂载注册的数据存储。

    【讨论】:

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