迁移经典ML Studio管道至Azure ML：能否混用经典与自定义组件？

不能在同一个Azure ML管道中同时混用经典组件和自定义组件，二者属于不同的管道体系，彼此独立且不兼容。针对你的迁移场景，提供两个可行的替代方案：

方案一：全用经典组件重构管道 #

针对经典Execute R Script仅支持2个输入的限制，可通过以下方式处理多份CSV数据：

• 用Import Data组件分别读取6份CSV，再通过Add Columns或Join组件逐步合并数据，将6份数据整合为2个数据集后，传入经典Execute R Script组件完成清洗。
• 清洗完成后，直接用经典Export Data组件将结果写入Blob存储的目标文件夹。

方案二：全用自定义组件构建管道 #

基于Azure ML现代管道体系实现完整流程：

• 读取数据：使用azuremlsdk或AzureStor包在自定义R脚本中直接连接Blob存储，一次性读取6份CSV数据，无需依赖经典Import Data组件。
• 数据清洗：在自定义R组件中完成所有清洗逻辑，不受2个输入的限制。
• 导出数据：清洗完成后，用上述同款包将数据写入Blob存储的目标文件夹；也可将输出注册为Azure ML数据集，再通过数据集导出功能完成写入。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者BostonGeorge97