Pipeline ParallelRunStep: Parquet Output
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Évaluation
- Difficulté
- 3/5
- Temps estimé
- 1-2 jours
- Accessibilité débutants
- 35/100
- Type d'issue
- Documentation
- Clarté
- Plutôt claire
- Activité
- À l'abandon
- Stack technique
- azure, machine-learning, python
- Domaine
- documentation, machine-learning
Piste de recherche
Commencez par la page de la classe ParallelRunStep et sa source de contenu, AzureML-Docset/stable/docs-ref-autogen/azureml-pipeline-steps/azureml.pipeline.steps.ParallelRunStep.yml, référencée dans l’issue. Vérifiez quels formats de sortie sont documentés et si Parquet est pris en charge ; la tâche est considérée comme terminée lorsque la documentation répond clairement à la question sur le format de sortie et explique le comportement applicable.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
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.).
Document Details
⚠ Do not edit this section. It is required for docs.microsoft.com ➟ GitHub issue linking.
- ID: f69044d5-213e-a764-31dd-24f8368212b7
- Version Independent ID: 23d38b1c-974a-b2fc-332a-70d7500e1751
- Content: azureml.pipeline.steps.ParallelRunStep class - Azure Machine Learning Python
- Content Source: 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
- Langage dominant
- Jupyter Notebook
- Étoiles
- 4.4k
- Forks
- 2.6k
- Métriques de merge des PR
- Aucune PR mergée en 30 j
Guide de contribution
Aucun guide de contribution indexé pour ce dépôt
Par où commencer
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