Analytic Server コンテキスト
Analytic Server コンテキストにより、IBM® SPSS® Analytic Server との対話を行うための Analytic Server のコンテキスト インターフェースがサポートされます。
AnalyticServerContext オブジェクト
AnalyticServerContext
オブジェクトは、IBM SPSS Analytic Server との対話を行うための複数のインターフェースを提供するコンテキスト環境を設定します。このコンテキスト インスタンスを作成する必要があるアプリケーションでは、spss.pyspark.runtime.getContext()
インターフェースを直接実装するのではなく、spss.pyspark.runtime.getContext()
インターフェースを使用してコンテキスト インスタンスを作成する必要があります。
以下のように指定すると、Pyspark Python
SparkContext
インスタンスが返されます。cxt.getSparkContext() : SparkContext
以下のように指定すると、Pyspark Python
SQLContext
インスタンスが返されます。cxt.getSparkSQLContext() : SQLContext
以下のように指定すると、出力データ モデルを計算するためだけに操作が実行された場合は
True
が返されます。それ以外の場合は False
が返されます。cxt.isComputeDataModelOnly() : Boolean
以下のように指定すると、Spark 環境内でスクリプトが実行されている場合は
True
が返されます。現時点では、常に True
が返されます。cxt.isSparkExecution() : Boolean
以下のように指定すると、上流の一時ファイルから入力データが読み込まれ、
pyspark.sql.DataFrame
インスタンスが生成されます。cxt.getSparkInputData() : DataFrame
以下のように指定すると、入力データ モデルから生成された
pyspark.sql.StructType
インスタンスが返されます。
入力データ モデルが存在しない場合は None
が返されます。cxt.getSparkInputSchema() : StructType
以下のように指定すると、Analytic Server コンテキストに出力データ フレームが直列化され、コンテキストが返されます。
cxt.setSparkOutputData( outDF) : AnalyticServerContext
パラメーター:
outDF (DataFrame) :
出力データ フレームの値
例外:
DataOutputNotSupported :
このインターフェースがpyspark:buildmodel
関数で呼び出された場合にスローされます。ASContextException :
出力データ フレームがNone
の場合にスローされます。InconsistentOutputDataModel :
対象となる両方のオブジェクトに共通するフィールド名とストレージ タイプの情報が矛盾している場合にスローされます。
以下のように指定すると、
outSchema
StructType
インスタンスがデータ モデルに変換され、そのデータ モデルが Analytic Server コンテキストに直列化され、コンテキストが返されます。cxt.setSparkOutputSchema(outSchema) : AnalyticServerContext
パラメーター:
outSchema(StructType) :
出力StructType
オブジェクト
例外:
ASContextException :
出力スキーマ インスタンスがNone
の場合にスローされます。InconsistentOutputDataModel :
対象となる両方のオブジェクトに共通するフィールド名とストレージ タイプの情報が矛盾している場合にスローされます。
以下のように指定すると、モデルを作成するための出力情報の場所が Analytic Server コンテキストに保管され、コンテキストが返されます。
cxt.setModelContentFromPath(key, path, mimetype=None) : AnalyticServerContext
この場合のパスは、生成される cxt.createTemporaryFolder()
API を使用するディレクトリのパスにすることができます (このディレクトリ内のすべてのものがモデル コンテンツとしてパッケージ化されている場合)。パラメーター:
key (string) :
キーの文字列値path (string) :
モデル作成用の出力の場所の文字列パスmimetype (string, optional) :
コンテンツの MIME タイプ
例外:
ModelOutputNotSupported :
この API がpyspark:buildmodel
関数から呼び出されなかった場合にスローされます。KeyError :
キー属性がNone
の場合や、文字列が空の場合にスローされます。
以下のように指定すると、モデル作成用コンテンツ、メタデータ、その他の属性が Analytic Server コンテキストに格納され、コンテキストが返されます。
cxt.setModelContentFromString(key, value, mimetype=None) : AnalyticServerContext
パラメーター:
key (string) :
キーの文字列値value (string) :
モデル メタデータの文字列値mimetype (string, optional) :
コンテンツの MIME タイプ
例外:
ModelOutputNotSupported :
この API がpyspark:buildmodel
関数から呼び出されなかった場合にスローされます。KeyError :
キー属性がNone
の場合や、文字列が空の場合にスローされます。
以下のように指定すると、Analytic Server が管理する一時フォルダの場所が返されます。この一時フォルダを使用して、モデルのコンテンツを保管することができます。
cxt.createTemporaryFolder() : string
例外:
ModelOutputNotSupported :
この API がpyspark:buildmodel
関数から呼び出されなかった場合にスローされます。
以下のように指定すると、入力キーに一致するモデルの場所が返されます。
cxt.getModelContentToPath(key) : string
パラメーター:
key (string) :
キーの文字列値
例外:
ModelInputNotSupported :
この API がpyspark:applymodel
関数から呼び出されなかった場合にスローされます。KeyError :
キー属性がNone
の場合や、文字列が空の場合にスローされます。IncompatibleModelContentType :
モデルのコンテンツ タイプがコンテナではない場合にスローされます。
以下のように指定すると、入力キーに一致するモデルのコンテンツ、モデルのメタデータ、その他のモデル属性が返されます。
cxt.getModelContentToString(key) : string
パラメーター:
key (string) :
キーの文字列値
例外:
ModelInputNotSupported :
この API がpyspark:applymodel
関数から呼び出されなかった場合にスローされます。KeyError :
キー属性がNone
の場合、文字列が空の場合、またはキーが存在しない場合にスローされます。IncompatibleModelContentType :
モデルのコンテンツ タイプが矛盾している場合にスローされます。
以下のように指定すると、入力キーに割り当てられている MIME タイプが返されます。指定されたコンテンツに MIME タイプが含まれていない場合は、
None
が返されます。cxt.getModelContentMimeType(key) : string
パラメーター:
key (string) :
キーの文字列値
例外:
ModelInputNotSupported :
この API がpyspark:applymodel
関数から呼び出されなかった場合にスローされます。KeyError :
キー属性がNone
の場合、文字列が空の場合、またはキーが存在しない場合にスローされます。