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数据工厂：管道活动类型AzureMLBatchExecution的AzureSQL输入和输出

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在Azure数据工厂中，我尝试通过数据工厂管道调用Azure机器学习模型 . 我想使用Azure SQL表作为输入，并使用另一个Azure SQL表作为输出 . 首先，我部署了一个机器学习（经典）Web服务 . 然后，我创建了一个Azure数据工厂管道，使用LinkedService（type ='AzureML'，使用ML-webservice的Request URI和API密钥）和输入和输出数据集（'AzureSqlTable'类型） .

部署和配置成功 . 管道按计划启动，但保持“正在运行”而没有任何结果 . 管道活动未显示在“监视和管理：活动Windows”中 .

在不同的站点和教程中，我只使用活动类型'AzureMLBatchExecution'和BLOB输入和输出来查找JSON脚本 . 我想使用AzureSQL输入和输出，但我不能让它工作 .

有人可以提供一个示例JSON脚本或告诉我下面的代码可能有什么问题吗？

谢谢！

{
    "name": "Predictive_ML_Pipeline",
    "properties": {
        "description": "use MyAzureML model",
        "activities": [
            {
                "type": "AzureMLBatchExecution",
                "typeProperties": {},
                "inputs": [
                    {
                        "name": "AzureSQLDataset_ML_Input"
                    }
                ],
                "outputs": [
                    {
                        "name": "AzureSQLDataset_ML_Output"
                    }
                ],
                "policy": {
                    "timeout": "02:00:00",
                    "concurrency": 3,
                    "executionPriorityOrder": "NewestFirst",
                    "retry": 1
                },
                "scheduler": {
                    "frequency": "Week",
                    "interval": 1
                },
                "name": "My_ML_Activity",
                "description": "prediction analysis on ML batch input",
                "linkedServiceName": "AzureMLLinkedService"
            }
        ],
        "start": "2017-04-04T09:00:00Z",
        "end": "2017-04-04T18:00:00Z",
        "isPaused": false,
        "hubName": "myml_hub",
        "pipelineMode": "Scheduled"
    }
}
json machine-learning azure-sql-database azure-data-factory azure-machine-learning

1 回答

  • 0

    在微软技术人员的帮助下，我有了这个工作 . 上面提到的JSON脚本仅在schedule-section中更改：

    "start": "2017-04-01T08:45:00Z",
 "end": "2017-04-09T18:00:00Z",

    管道仅在其开始时间和结束时间之间处于活动状态 . 由于调度程序设置为每周，因此在一周开始时触发管道：该日期应在开始日期和结束日期之内 . 有关计划的更多详细信息，请参阅：https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/data-factory-scheduling-and-execution

    Azure SQL Input数据集应如下所示：

    {
"name": "AzureSQLDataset_ML_Input",
"properties": {
    "published": false,
    "type": "AzureSqlTable",
    "linkedServiceName": "SRC_SQL_Azure",
    "typeProperties": {
        "tableName": "dbo.Azure_ML_Input"
    },
    "availability": {
        "frequency": "Week",
        "interval": 1
    },
    "external": true,
    "policy": {
        "externalData": {
            "retryInterval": "00:01:00",
            "retryTimeout": "00:10:00",
            "maximumRetry": 3
        }
    }
}

    我将外部和策略属性添加到此数据集（请参阅上面的脚本），然后，它可以工作 .

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