> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注**字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群** 在 Jupyter 的生态下,除了 Notebook 本身,火山引擎 DataLeap 研发团队还注意到了很多其他组件。彼时,JupyterLab 正在逐渐取代传统的 Jupyter Notebook 界面,成为新的标准。JupyterHub 使用广泛,是多用户 Notebook 的版本答案。 脱胎于 Jupyter Kernel Gateway(JKG)的 Enterprise Gateway(EG),提供了火山引擎 DataLeap 研发...
火山引擎 DataLeap 研发团队发现运行中的 PaaS 服务实在太多了,之前的架构有如下缺点:** 1. 部署麻烦。全量升级 JupyterLab 较为痛苦。尽管有升级脚本,但是通过 API 操作升级服务,可能由于镜像构建失败等原因,会造成卡单现象。1. JupyterLab 需要不断的根据用户增长(项目增长)进行扩容,一旦预先启动好的资源池不够,就会存在新项目里有用户打开 Notebook,需要经历整个 JupyterLab 服务创建、环境拉起的流程,速度较慢,影响...
运行代码、查看输出、可视化数据并查看结果,使用起来非常灵活。在数据开发领域,Notebook 广泛应用于数据清理和转换、数值模拟、统计建模、数据可视化、构建和训练机器学习模型等方面。但是显然,做数据开发,只有... 执行失败了有报警,可以直接上平台来处理;上游数据出错了,可以请他们发起深度回溯,统一修数。# 选型2019 年末,在决定要支持 Notebook 任务的时候,我们调研了许多 Notebook 的实现,包括 Jupyter、Polynote、Zepp...
需要对这些文档做各种操作,有很多还是比较机械化的重复工作,枯燥且无味,花时间勉强能够处理,就是有点废手,特别是作为开发人员,有时候需要给大量数据做分析,要对 excel 表格和 csv 中数据整理操作必不可少。所以,作... 而且还自带了 Jupyter Notebook 代码编辑器,安装了 Anaconda 基本无需再安装其他工具就可以愉快地开发起来不过还是建议安装 pyCharm 代码编辑器进行开发,而且这篇文章代码的编写也是基于 pycharm> 工具>> **...
需要对这些文档做各种操作,有很多还是比较机械化的重复工作,枯燥且无味,花时间勉强能够处理,就是有点废手,特别是作为开发人员,有时候需要给大量数据做分析,要对 excel 表格和 csv 中数据整理操作必不可少。所以,作... 而且还自带了 Jupyter Notebook 代码编辑器,安装了 Anaconda 基本无需再安装其他工具就可以愉快地开发起来不过还是建议安装 pyCharm 代码编辑器进行开发,而且这篇文章代码的编写也是基于 pycharm> 工具>> **...
Jupyter Notebook,获得更好的在线开发体验。下文主要介绍在 WebIDE 中常用的一些工具如 Volc CLI 和 Rclone CLI。 使用 Volc 命令行工具提交分布式训练任务 机器学习平台提供了命令行工具供用户在任何网络通畅的机... 超过该时长任务将被系统自动取消,填写 0 表示关闭该功能【选填】ActiveDeadlineSeconds: 432000 实例保留时长,实例完成或失败后环境可保留的时长,该时长不超过任务最长运行时间【选填】DelayExitTimeSeconds: 120 ...
Zeppelin进行定制化开发,重点会打通大数据计算、存储及底层资源管理,支持常见的机器学习和深度学习计算框架,算法分析及建模中最常见的是采用jupyter notebook,能够在浏览器中,通过编写python脚本 运行脚本,在脚本块... 在命令行中通过python3安装,安装之前建议升级下pip,,解决老版本的pip在安装Jupyter Notebook过程中或面临依赖项无法同步安装的问题,这种情况下如果需要其他科学包及其依赖项就需要手动去安装了。```pip3 instal...
运行代码、查看输出、可视化数据并查看结果,使用起来非常灵活。在数据开发领域,Notebook 广泛应用于数据清理和转换、数值模拟、统计建模、数据可视化、构建和训练机器学习模型等方面。但是显然,做数据开发,只有... 执行失败了有报警,可以直接上平台来处理;上游数据出错了,可以请他们发起深度回溯,统一修数。# 选型2019 年末,在决定要支持 Notebook 任务的时候,我们调研了许多 Notebook 的实现,包括 Jupyter、Polynote、Zepp...
1 使用场景为满足用户数据开发、数据探索场景提供的交互式开发环境。 Notebook 基于开源的 Jupyterlab 定制化开发,支持使用 Python、Markdown 语言、引入第三方库完成数据查询操作。本文将为您演示 Notebook 任务类型中使用 Python Spark on EMR 的 Kernel 类型。 2 注意事项若仅开通 DataLeap 产品大数据集成服务时,不支持创建 Notebook 查询类型。详见版本服务说明。 Notebook 查询作业中,Python Spark on EMR 的 Kernel 类型,...
运行代码、查看输出、可视化数据并查看结果,使用起来非常灵活。在数据开发领域,Notebook 广泛应用于数据清理和转换、数值模拟、统计建模、数据可视化、构建和训练机器学习模型等方面。但是显然,做数据开发,只有... 执行失败了有报警,可以直接上平台来处理;上游数据出错了,可以请他们发起深度回溯,统一修数。# 选型2019 年末,在决定要支持 Notebook 任务的时候,我们调研了许多 Notebook 的实现,包括 Jupyter、Polynote、Zepp...
1 使用场景为满足用户数据开发、数据探索场景提供的交互式开发环境。 Notebook 基于开源的 Jupyterlab 定制化开发,支持使用 Python、Markdown 语言、引入第三方库完成数据开发以及算法开发并且发布成定时调度执行任... 保存至:选择任务存放的目标文件夹目录。 单击确认按钮,成功创建任务。 4 任务配置 4.1 配置环境启动信息新建任务完成后,首次打开Notebook,需先配置环境启动信息:其中名称前带 * 的参数为必填参数,名称前未带 * ...
>【notebooks】->【关联集群】执行相同操作。 上传数据 通常上传所需要分析的数据是开启一个工作流的第一步,在这个实践中,我们需要先将所需要用到的数据集传到TOS存储桶中(请确保您已经开通TOS对象存储服务),并手动生成一个CSV的数据模型表格。你需要将数据模型表格中所需关联的数据文件上传到Bio-OS的存储桶中。您有以下两种方式使用数据: 可以根据以下链接先下载样本数据集文件和参考数据集文件至本地,然后再上传至Workspac...
以支持tos挂载 Notebook Notebook运行配置 【优化】选择镜像存档后展示镜像详情 Notebook运行 【优化】独立Notebook启动kernel参数,减少启动时包冲突问题 CLI Bioctl命令行工具 支持Bioctl进行Workspace相关命令 【新增】通过Bioctl Workspace相关command可以进行Workspace的创建、导入、导出、删除等 支持Bioctl进行Workflow相关命令 【新增】通过Bioctl Workflow命令进行工作流导入,删除,罗列工作流投递历史 支持Bioctl进行...