"DataWorks高级技巧揭秘:手把手教你如何在PyODPS节点中将模型一键写入OSS,实现数据处理的完美闭环!"

本文涉及的产品
对象存储 OSS,20GB 3个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介: 【10月更文挑战第23天】DataWorks是企业级的云数据开发管理平台,支持强大的数据处理和分析功能。通过PyODPS节点,用户可以编写Python代码执行ODPS任务。本文介绍了如何在DataWorks中训练模型并将其保存到OSS的详细步骤和示例代码,包括初始化ODPS和OSS服务、读取数据、训练模型、保存模型到OSS等关键步骤。

DataWorks是一款面向企业的云数据开发管理平台,它提供了强大的数据处理和分析能力。在使用DataWorks进行数据处理时,PyODPS节点是一个常用的工具,它允许用户通过编写Python代码来执行ODPS(Open Data Processing Service)任务。而当我们在DataWorks中训练好模型后,可能需要将模型文件存储到OSS(Object Storage Service)中以便后续使用。以下是如何将模型写入OSS的详细步骤和示例代码。
首先,确保你的DataWorks项目中已经开通了ODPS和OSS服务,并且你拥有相应的操作权限。接下来,我们将在PyODPS节点中编写代码来实现模型的训练和写入OSS。
准备工作
在ODPS中创建好所需的表和数据。
在OSS中创建一个Bucket用于存储模型文件。
在DataWorks中创建一个PyODPS节点。
编写PyODPS节点代码
以下是一个简单的示例,假设我们使用scikit-learn训练了一个模型,并将其保存到OSS。
from odps import ODPS
from odps.df import DataFrame
import sklearn.linear_model as lm
import os
import oss2

初始化ODPS和OSS服务

odps = ODPS(entrypoint='your_odps_entrypoint', access_id='your_access_id', secret_access_key='your_secret_access_key')
oss_auth = oss2.Auth('your_access_id', 'your_secret_access_key')
oss_bucket = oss2.Bucket(oss_auth, 'your_oss_endpoint', 'your_bucket_name')

读取ODPS表数据

table = odps.get_table('your_table_name')
data = DataFrame(table).to_pandas()

分离特征和标签

X = data[['feature1', 'feature2', 'feature3']]
y = data['label']

训练模型

model = lm.LogisticRegression()
model.fit(X, y)

模型保存路径

model_path = '/tmp/model.pkl'

保存模型到临时文件

import joblib
joblib.dump(model, model_path)

将模型文件上传到OSS

oss_key = 'model_directory/model.pkl'
oss_bucket.put_object_from_file(oss_key, model_path)

输出OSS文件路径,以便后续使用

print(f"Model has been saved to OSS at {oss_bucket.bucket_name}/{oss_key}")

删除本地临时文件

os.remove(model_path)
代码解析
首先,我们导入了必要的库,并初始化了ODPS和OSS服务。
通过ODPS的DataFrame接口读取表数据,并将其转换为Pandas DataFrame。
使用scikit-learn中的LogisticRegression模型进行训练。
将训练好的模型保存到临时文件中。
使用oss2库将模型文件上传到指定的OSS Bucket。
输出模型的OSS存储路径,以便后续可以从OSS下载模型。
最后,删除本地临时文件以释放空间。
注意事项
确保ODPS和OSS的访问密钥正确无误。
在DataWorks的PyODPS节点中,需要确保安装了所需的Python库。如果缺少库,可以在节点配置中添加安装命令。
OSS的Bucket名称和文件键(oss_key)需要根据实际情况进行替换。
在实际操作中,可能需要处理权限和网络安全组设置,确保DataWorks可以访问OSS服务。
通过以上步骤,我们成功地将训练好的模型保存到了OSS中,可以在后续的数据处理流程中直接从OSS加载模型进行预测或其他操作。

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
一站式大数据开发治理平台DataWorks初级课程
DataWorks 从 2009 年开始,十ー年里一直支持阿里巴巴集团内部数据中台的建设,2019 年双 11 稳定支撑每日千万级的任务调度。每天阿里巴巴内部有数万名数据和算法工程师正在使用DataWorks,承了阿里巴巴 99%的据业务构建。本课程主要介绍了阿里巴巴大数据技术发展历程与 DataWorks 几大模块的基本能力。 课程目标  通过讲师的详细讲解与实际演示,学员可以一边学习一边进行实际操作,可以深入了解DataWorks各大模块的使用方式和具体功能,让学员对DataWorks数据集成、开发、分析、运维、安全、治理等方面有深刻的了解,加深对阿里云大数据产品体系的理解与认识。 适合人群  企业数据仓库开发人员  大数据平台开发人员  数据分析师  大数据运维人员  对于大数据平台、数据中台产品感兴趣的开发者
相关文章
|
16天前
|
分布式计算 Java 开发工具
阿里云MaxCompute-XGBoost on Spark 极限梯度提升算法的分布式训练与模型持久化oss的实现与代码浅析
本文介绍了XGBoost在MaxCompute+OSS架构下模型持久化遇到的问题及其解决方案。首先简要介绍了XGBoost的特点和应用场景,随后详细描述了客户在将XGBoost on Spark任务从HDFS迁移到OSS时遇到的异常情况。通过分析异常堆栈和源代码,发现使用的`nativeBooster.saveModel`方法不支持OSS路径,而使用`write.overwrite().save`方法则能成功保存模型。最后提供了完整的Scala代码示例、Maven配置和提交命令,帮助用户顺利迁移模型存储路径。
|
2月前
|
SQL 机器学习/深度学习 分布式计算
dataworks节点任务
在DataWorks中,你可以通过拖拽节点以及连线来构建复杂的工作流,这样可以方便地管理多个任务之间的依赖关系。此外,DataWorks还提供了调度功能,使得这些任务可以在设定的时间自动执行。这对于构建自动化、定时的数据处理管道非常有用。
60 5
|
3月前
|
DataWorks 关系型数据库 MySQL
DataWorks产品使用合集之mysql节点如何插入数据
DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台,提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案,帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述,涵盖数据处理的各个环节。
|
3月前
|
分布式计算 DataWorks NoSQL
DataWorks产品使用合集之怎么设置在归并节点传递参数
DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台,提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案,帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述,涵盖数据处理的各个环节。
|
3月前
|
SQL DataWorks 关系型数据库
DataWorks操作报错合集之如何处理在DI节点同步到OceanBase数据库时,出现SQLException: Not supported feature or function
DataWorks是阿里云提供的一站式大数据开发与治理平台,支持数据集成、数据开发、数据服务、数据质量管理、数据安全管理等全流程数据处理。在使用DataWorks过程中,可能会遇到各种操作报错。以下是一些常见的报错情况及其可能的原因和解决方法。
|
3月前
|
分布式计算 DataWorks Java
DataWorks操作报错合集之CDH节点上传jar包时遇到报错,该怎么办
DataWorks是阿里云提供的一站式大数据开发与治理平台,支持数据集成、数据开发、数据服务、数据质量管理、数据安全管理等全流程数据处理。在使用DataWorks过程中,可能会遇到各种操作报错。以下是一些常见的报错情况及其可能的原因和解决方法。
|
3月前
|
DataWorks Kubernetes 大数据
飞天大数据平台产品问题之DataWorks提供的商业化服务如何解决
飞天大数据平台产品问题之DataWorks提供的商业化服务如何解决
|
3月前
|
SQL DataWorks 安全
DataWorks产品使用合集之如何实现分钟级调度
DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台,提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案,帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述,涵盖数据处理的各个环节。
|
3月前
|
运维 DataWorks 监控
DataWorks产品使用合集之如何自定义UDTF
DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台,提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案,帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述,涵盖数据处理的各个环节。
|
3月前
|
分布式计算 DataWorks API
DataWorks产品使用合集之如何设置把结果传入变量
DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台,提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案,帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述,涵盖数据处理的各个环节。