AMLS 파이프 라인에서 Azure SQL DB에 쓰기

Question

AMLS Python SDK를 사용하여 Azure Machine Learning Service 파이프 라인의 Pandas 데이터 프레임에서 Azure SQL DB에 데이터를 쓰는 방법이 있나요? register_SQL_ds ()를 사용하여 SQL 데이터를 입력 할 수 있고 OutputTabularDatasetConfig ()를 사용하여 출력 데이터를 TabularDataset으로 저장할 수 있다는 것을 알고 있지만 Azure SQL DB에 다시 쓰려면 어떻게해야하나요?

이상적으로는 Azure SQL 테이블에서 새 행을 추가하고 이전 행을 업데이트하고 싶습니다. 그러나 데이터를 임시 SQL 테이블로 출력하고 나중에 SQL에서 추가 / 업데이트 단계를 수행하는 것만으로도 작동합니다.

Answer 1

아래 DataTransferStep 포인터를 따르십시오. 문서:https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-pipeline-steps/azureml.pipeline.steps.data_transfer_step.datatransferstep?view=azure-ml-py 예: https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/machine-learning-pipelines/intro-to-pipelines/aml-pipelines-data-transfer.ipynb

참고 : 데이터를 Azure SQL Database에 복사하면 데이터가 기존 테이블에 추가됩니다. 또한 소스 파일에 헤더 행이 있어야하며 이름은 대상 테이블의 열 이름과 정확히 일치해야합니다.