阿里云PAI Studio Python脚本组件使用Quick Start

Step By Step

1、界面组件拖拽与配置
2、Python 组件相关配置
3、运行测试
4、日志查看

一、界面组件拖拽与配置

• 1.1 Designer控制台创建工作流

• 1.2 分别拖拽读数据表组件和Python脚本组件到画布

二、组件相关配置

• 2.1 DataWorks数据开放控制台创建数据表并导入数据

脚本:

CREATE TABLE `lm_test_input_1` (
    `value` bigint,
    `output1` bigint
);

INSERT into table lm_test_input_1 values (1,2);

INSERT into table lm_test_input_1 values (2,4);

SELECT * FROM lm_test_input_1;

• 2.2 配置读数据表组件

• 2.3 配置Python脚本组件

main.py

from odps import ODPS
from pai_running.context import Context

context = Context()

# 获取组件第一个输入端口输入数据
input_port = context.input_artifacts.flatten()[0]
print("---input_port---",input_port)
print("---日志输出测试：---")

o = ODPS(
    access_id=context.access_key_id,
    secret_access_key=context.access_key_secret,
    endpoint=input_port.endpoint,
    project=input_port.project,
)

# 获取从上游输入的表名
input_table_name = input_port.table
print("---input_table_name---",input_table_name)
# 组件准备输出的表
output_table_name = "demo_output_table"

o.execute_sql(
    f"drop table if exists {output_table_name};",
)

# 获取输入表的age列，导出到一张新表中
o.execute_sql(
    f"create table {output_table_name} as select value from {input_table_name};"
)

# 通过以下调用，告知Workflow框架，当前组件输出了一张ODPS表
output_port = context.output_artifacts.flatten()[0]
output_port.write_table(
    table="demo_output_table",
    project=o.project,
    endpoint=o.endpoint,
)

执行配置脚本

{
    "_comments": [
        "Python 组件将用户代码运行在公共资源组的 DLC 集群 (https://help.aliyun.com/document_detail/202277.html)",
        "并且支持数据加载/保存本地文件系统，用户可以通过读写本地文件的方式，读写上下游的输入输出数据。",
        "目前运行的任务通过一个 JSON 文件进行配置，从功能角度，配置项主要包括两部分内容",
        "1. 数据载入/保存配置",
        "1.1. inputDataTunnel: 每一项对应组件的一个输入端口, 将上游节点的输入数据(MaxComputeTable, OSS) 加载到本地目录中；",
        "1.2. outputDataTunnel: 每一项对应组件的一个输出端口，指定将哪些本地文件上传保存到 OSS 中；",
        "1.3. uploadConfig: 数据上传的OSS配置, 包括上传的OSS bucket 名称， endpoint，以及上传到OSS的根路径 path；",
        "2. 运行负载配置（jobConfig)，包含运行在 ServerLess DLC 的具体运行配置；",
        "注意: 以下的配置项是一个样例说明，请根据实际组件运行的场景修改使用。",
        "注意: 用户的代码执行的日志输出，可以通过点击组件输出的 DLC 的任务URL，去DLC的控制台查看"
    ],
    "inputDataTunnel": [
    ],
    "outputDataTunnel": [
    ],
    "uploadConfig": {
        "endpoint": "oss-<oss bucket region>.aliyuncs.com",
        "bucket": "<oss bucket name>",
        "path": "python_example/",
        "_comments": [
            "数据上传配置项, 目前数据上传功能只支持上传到 OSS。",
            "如果单独的 outputDataTunnel 中没有数据上传配置(没有.uploadConfig 字段)，则会使用全局的uploadDataTunnelConfig配置",
            "note：每一个DataTunnel 指定的文件/目录，最终的上传的路径为 uploadConfig.path/{run_id}/{node_id}/{output_tunnel_name}/"
        ]
    },
    "jobConfig": {
        "name": "example1",
        "jobType": "generalJob",
        "taskSpec": {
            "instanceType": "ecs.c6.large",
            "imageUri": "registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/paiflow-public/python3:v1.0.0"
        },
        "_comments": [
            "DLC的任务配置项，包括",
            "name: 运行在 DLC 的任务名称前缀",
            "jobType: 任务类型，目前默认为GeneralJob，无需修改，表示是一个单节点任务（后续会支持多节点的分布式任务）",
            "taskSpec: 任务worker节点配置，其中 .instanceType 表示worker使用的 ECS 实例类型; .imageUri 是worker使用的镜像",
            "目前worker 支持使用官方镜像 (https://help.aliyun.com/document_detail/202834.htm) ，以及自定义镜像, 如果使用自定义镜像，请确保镜像能够支持公开访问。"
        ]
    }
}

三、运行测试

四、日志查看

由于Python脚本需要依赖于PAI-DLC作为底层计算引擎,实际是在DLC集群创建docker运行的，所以查看Python脚本的详细日志需要到DLC控制台查看。

更多参考

Python脚本