Analytic Server-Kontext

Der Kontext bietet Unterstützung für die Analytic Server-Kontextschnittstelle für die Interaktion mit SPSS Analytic Server.

AnalyticServerContext-Objekte

AnalyticServerContext-Objekte richten die Kontextumgebung ein, die mehrere Schnittstellen für die Interaktion mit SPSS Analytic Server bereitstellt. Eine Anwendung, die diese Kontextinstanz erstellen will, muss hierzu die Schnittstelle spss.pyspark.runtime.getContext() verwenden, statt die Schnittstelle direkt zu implementieren.

Gibt die Pyspark Python-Instanz SparkContext zurück:
cxt.getSparkContext() : SparkContext
Gibt die Pyspark Python-Instanz SQLContext zurück:
cxt.getSparkSQLContext() : SQLContext
Gibt True zurück, um anzugeben, ob die Ausführung nur zur Berechnung des Ausgabedatenmodells durchgeführt wird. Andernfalls wird False zurückgegeben:
cxt.isComputeDataModelOnly() : Boolean
Gibt True zurück, wenn das Script in der Spark-Umgebung ausgeführt wird. Derzeit wird immer True zurückgegeben:
cxt.isSparkExecution() : Boolean
Lädt Eingabedaten aus der vorgeordneten temporären Datei und generiert die Instanz pyspark.sql.DataFrame:
cxt.getSparkInputData() : DataFrame
Gibt eine vom Eingabedatenmodell generierte Instanz pyspark.sql.StructType zurück. Gibt None zurück, wenn das Eingabedatenmodell nicht vorhanden ist:
cxt.getSparkInputSchema() : StructType
Serialisiert den Ausgabedatenrahmen in einen Analytic Server-Kontext und gibt den Kontext zurück:
cxt.setSparkOutputData( outDF) : AnalyticServerContext
Parameter:
  • outDF (DataFrame) : der Wert des Ausgabedatenrahmens
Ausnahmen:
  • DataOutputNotSupported : wenn diese Schnittstelle in der Funktion pyspark:buildmodel aufgerufen wird
  • ASContextException : wenn der Ausgabedatenrahmen None ist
  • InconsistentOutputDataModel : die Feldnamen und Speichertypinformationen, die beiden Objekten gemeinsam sind, sind inkonsistent
Wandelt die Instanz outSchema StructType in ein Datenmodell um, serialisiert es in den Analytic Server-Kontext und gibt den Kontext zurück:
cxt.setSparkOutputSchema(outSchema) : AnalyticServerContext
Parameter:
  • outSchema(StructType) : das StructType-Ausgabeobjekt
Ausnahmen:
  • ASContextException : wenn die Ausgabeschemainstanz None ist
  • InconsistentOutputDataModel : die Feldnamen und Speichertypinformationen, die beiden Objekten gemeinsam sind, sind inkonsistent
Speichert die Position der Modellerstellungsausgabe im Analytic Server-Kontext und gibt den Kontext zurück:
cxt.setModelContentFromPath(key, path, mimetype=None) : AnalyticServerContext
Der Pfad kann ein Verzeichnispfad sein, der die API cxt.createTemporaryFolder() zur Generierung verwendet, wenn alle Elemente unter diesem Verzeichnis als Modellinhalt gepackt sind.
Parameter:
  • key (string) : Schlüsselzeichenfolgewert
  • path (string) : Zeichenfolge für den Pfad zum Speichern der Modellerstellungsausgabe
  • mimetype (string, optional) : der MIME-Typ des Inhalts
Ausnahmen:
  • ModelOutputNotSupported : wenn diese API nicht über die Funktion pyspark:buildmodel aufgerufen wird
  • KeyError : wenn das Schlüsselattribut None ist oder die Zeichenfolge leer ist
Speichert den Modellerstellungsinhalt, die Metadaten und andere Attribute im Analytic Server-Kontext und gibt den Kontext zurück:
cxt.setModelContentFromString(key, value, mimetype=None) : AnalyticServerContext
Parameter:
  • key (string) : Schlüsselzeichenfolgewert
  • value (string) : Metadatenzeichenfolgewert des Modells
  • mimetype (string, optional) : der MIME-Typ des Inhalts
Ausnahmen:
  • ModelOutputNotSupported : wenn diese API nicht über die Funktion pyspark:buildmodel aufgerufen wird
  • KeyError : wenn das Schlüsselattribut None ist oder die Zeichenfolge leer ist
Gibt die Position des temporären Ordners zurück, der von Analytic Server verwaltet wird. Dieser kann zum Speichern des Modellinhalts verwendet werden.
cxt.createTemporaryFolder() : string
Ausnahme:
  • ModelOutputNotSupported : wenn diese API nicht über die Funktion pyspark:buildmodel aufgerufen wird
Gibt die Position des Modells zurück, das mit dem Eingabeschlüssel übereinstimmt:
cxt.getModelContentToPath(key) : string
Parameter:
  • key (string) : Schlüsselzeichenfolgewert
Ausnahmen:
  • ModelInputNotSupported : wenn diese API nicht über die Funktion pyspark:applymodel aufgerufen wird
  • KeyError : wenn das Schlüsselattribut None ist oder die Zeichenfolge leer ist
  • IncompatibleModelContentType : wenn der Modellinhaltstyp kein Container ist
Gibt den Modellinhalt, die Metadaten des Modells oder andere Modellattribute zurück, die mit dem Eingabeschlüssel übereinstimmen:
cxt.getModelContentToString(key) : string
Parameter:
  • key (string) : Schlüsselzeichenfolgewert
Ausnahmen:
  • ModelInputNotSupported : wenn diese API nicht über die Funktion pyspark:applymodel aufgerufen wird
  • KeyError : wenn das Schlüsselattribut None ist, die Zeichenfolge leer ist oder der Schlüssel nicht vorhanden ist
  • IncompatibleModelContentType : wenn der Modellinhaltstyp nicht konsistent ist
Gibt den MIME-Typ zurück, der dem Eingabeschlüssel zugeordnet ist. Gibt None zurück, wenn der angegebene Inhalt keinen MIME-Typ hat:
cxt.getModelContentMimeType(key) : string
Parameter:
  • key (string) : Schlüsselzeichenfolgewert
Ausnahmen:
  • ModelInputNotSupported : wenn diese API nicht über die Funktion pyspark:applymodel aufgerufen wird
  • KeyError : wenn das Schlüsselattribut None ist, die Zeichenfolge leer ist oder der Schlüssel nicht vorhanden ist