机器学习PAI有没有python版本的?从odps读取数据,然后在利用maxcompute(odps)资源进行fpgrowth等计算的脚本例子
确实存在Python版本的工具用于与阿里云MaxCompute(原名ODPS)交互,以支持机器学习PAI任务中从MaxCompute读取数据及利用其资源进行计算的需求。以下是几个关键步骤和示例代码,帮助您实现这一过程:
安装PyODPS
首先,确保您的环境中已安装了pyodps
库。在DSW的Terminal中执行以下命令进行安装:
pip install pyodps
如果使用非默认Python版本,请指定Python路径安装:
/home/tops/bin/python3.7 -m pip install setuptools>=3.0
建立连接并读取数据
接下来,通过Python脚本建立与MaxCompute的连接并读取数据:
from odps import ODPS
# 配置MaxCompute连接参数
access_id = 'your_access_id'
access_key = 'your_access_key'
project_name = 'your_project_name'
end_point = 'http://service.cn.maxcompute.aliyun-inc.com/api'
# 创建ODPS实例
odps = ODPS(access_id, access_key, project_name, end_point)
# 读取表数据
table = odps.get_table('your_table_name') # 替换为实际表名
with table.open_reader() as reader:
count = reader.count
for record in reader[5: 10]: # 读取第5行到第10行的数据作为示例
print(record)
在PAI平台中,可以直接通过TensorFlow组件配置读取MaxCompute数据。在组件配置界面,选择连接MaxCompute输入(步骤②),并提供必要的项目信息和表名,如pai_online_project.iris_data
,即可自动处理数据读取流程。
虽然直接的FPGrowth示例未在给定资料中展示,但您可以利用MaxCompute SQL或PyODPS的DataFrame API执行FPGrowth算法。以下是一个简化的思路:
准备数据: 确保您的数据已经按照FPGrowth所需格式存储在MaxCompute表中,通常需要交易ID和商品ID列表。
执行FPGrowth查询: 使用MaxCompute SQL的FPGROWTH
函数。这通常涉及编写SQL查询并通过PyODPS执行,或者在Designer中构建相应的工作流。
# 假设已准备好数据表结构,使用PyODPS执行FPGrowth查询
sql = """
SELECT *
FROM FPGROWTH(
SELECT TRANSACT_ID, ITEMSET
FROM your_transaction_table
)
"""
instance = odps.run_sql(sql)
instance.wait_for_success()
result = instance.open_reader().to_pandas()
print(result)
请注意,上述代码仅为示例框架,实际应用时需根据您的具体需求调整表名、字段名及访问凭证等信息。
相关链接
使用paiio读写MaxCompute表数据 TableWriter使用说明 https://help.aliyun.com/zh/pai/use-cases/use-paiio-to-read-data-from-and-write-data-to-maxcompute-tables
使用PyODPS读写MaxCompute表 操作步骤 https://help.aliyun.com/zh/pai/user-guide/read-data-from-maxcompute-tables
PAI-TF数据IO方式介绍 读取MaxCompute数据 https://help.aliyun.com/zh/pai/user-guide/read-oss-and-maxcompute-data
Python脚本 使用示例 https://help.aliyun.com/zh/pai/user-guide/python-script-v2
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