文件名称：CDE_CLI_inCML
文件大小：112KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-22 03:56:18
Python
CML中的CDE CLI 该项目是CDE的入门级教程。 CDE CLI命令基于Cloudera Marketing Team的，另外还包含CDE REST API的示例。 项目概况 该项目包括三个部分： 通过Cloudera数据工程经验（ ）创建和调度简单的Spark作业 通过CDE创建和安排气流作业 通过Cloudera Machine Learning（ ）的CDE CLI创建和调度Spark作业 第1部分-创建和安排简单的Spark作业 登录到CDE体验，并从“资源”选项卡创建新资源。 请选择一个唯一的名称。 资源使您可以上传文件和依赖项以供重用。 这使得管理火花提交更加容易。 在您的资源中上传位于该项目的“ manual_jobs”目录中的文件。 接下来，我们将使用以下设置创建三个作业。 对于每个选项，请转到“任务”标签，然后选择“创建任务”。 选择类型“ Spa
【文件预览】：
CDE_CLI_inCML-main
----images()
--------jobs_api_url.png(92KB)
----requirements.txt(6B)
----.cache()
--------pip()
--------matplotlib()
----data_extraction_scripts()
--------Data_Extraction_Sub_150k.py(2KB)
--------Data_Extraction_Over_150k.py(3KB)
----.Rprofile(57B)
----.conda()
--------envs()
----00_bootstrap.py(2KB)
----manual_jobs()
--------LC_data_exploration.py(824B)
--------LC_ml_model.py(3KB)
--------LC_KPI_reporting.py(4KB)
--------LC_airflow_config.py(2KB)
----README.md(4KB)
----01_cde_cli_intro.py(2KB)
----.pip()
--------pip.conf(21B)
----WIP()
--------Create_Reports_new.py(2KB)
----.bash_history(999B)
----.ipython()
--------profile_default()