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Pipeline ParallelRunStep: Parquet Output
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Descrição
There seems to be a lack of documentation regarding possible output data of ParallelRunStep, as all the examples in documentation only mention writing the output as delimited file. Is there a possibility to use parquet as an alternative output format? I am currently facing the issue, that the output data contains several characters that kind of mess up AzureML's parsing ability for delimited files (newline characters within data, seperator characters within data, etc.).
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#### Document Details
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* ID: f69044d5-213e-a764-31dd-24f8368212b7
* Version Independent ID: 23d38b1c-974a-b2fc-332a-70d7500e1751
* Content: [azureml.pipeline.steps.ParallelRunStep class - Azure Machine Learning Python](https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-pipeline-steps/azureml.pipeline.steps.parallelrunstep?view=azure-ml-py)
* Content Source: [AzureML-Docset/stable/docs-ref-autogen/azureml-pipeline-steps/azureml.pipeline.steps.ParallelRunStep.yml](https://github.com/MicrosoftDocs/MachineLearning-Python-pr/blob/live/AzureML-Docset/stable/docs-ref-autogen/azureml-pipeline-steps/azureml.pipeline.steps.ParallelRunStep.yml)
* Service: **machine-learning**
* Sub-service: **core**
* GitHub Login: @DebFro
* Microsoft Alias: **debfro**
Guia de contribuição
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Direção de pesquisa
Comece pela página da classe ParallelRunStep e por sua fonte de conteúdo, AzureML-Docset/stable/docs-ref-autogen/azureml-pipeline-steps/azureml.pipeline.steps.ParallelRunStep.yml, vinculada na issue. Verifique quais formatos de saída estão documentados e se Parquet é compatível; considera-se concluído quando a documentação responde claramente à pergunta sobre o formato de saída e explica o comportamento aplicável.
Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.
Avaliação
- Stack de tecnologia
- azure, machine-learning, python
- Domínio
- documentation, machine-learning
- Tipo de issue
- Documentação
- Dificuldade
- 3/5
- Tempo estimado
- 1-2 dias
- Status de atividade
- Estagnada
- Clareza
- Razoavelmente clara
- Facilidade para iniciantes
- 35/100