問題タブ [google-cloud-datalab]

jupyter を使用して Google コンピューティング インスタンスを作成しましたが、datalabs の優れた機能をすべて使用したいと考えています。gcp などのパッケージや、%%sql や %%storage などの cellmagic を取得する方法はありますか。パッケージ gcloud と google-api-python-client を見つけましたが、同じものかどうかはわかりません。

Datalab は現在 0.6.0 を実行しているようです。バージョン 0.8.0 にアップデートしたかった

やった：

私が得た：

どうすればこれを修正できますか?

いくつかの操作の後、Google Cloud Datalab インスタンスがオフになり続け、統計を見ると、CPU 使用率が 100% に達することがよくあります。

VM インスタンスをアップグレードして処理能力を向上させるにはどうすればよいですか?

この wikiは、GCE でカスタム datalab vm をデプロイするプロセスについて多くの詳細を提供するのに非常に役立ちました。

特に、「ビルドのリリース」ページには、最新の Datalab Docker コンテナの次の場所が記載されています: gcr.io/cloud_datalab/datalab:latest。

最終的に、本番環境では、すべてのリリース手順、特にローカルでのテストに準拠します。ただし、私はサンドボックスで作業しているので、プロセスを合理化できると信じたい. つまり、単純に datalab:latest のクローンを作成し、変更を加えて Git リポジトリに保存し、Deployer アプリを使用して (適切な名前で) 新しいバージョンを作成し、Deployer container =URL パラメーターをカスタマイズしたイメージ (つまり、Docker ファイル)。

私の質問は次のとおりです。

1. これは正しく合理的なアプローチのように思えますか?
2. これは datalab:最新の Docker ファイルですか?
3. dockerfile.in は、複製してから変更する必要があるものですか?

私はいくつかのファイルを Google Cloud Storage に保存しており、Google Cloud Datalab の Notebook から次のコマンドを実行しています。

しかし、このコードを実行すると、Invalid source format CSVというエラーが発生しました。ここで私が間違って何をしたか知っていますか？

ありがとうございました！

私は多くの同様の質問を見てきましたが、それらはGoogle Cloud Datalab と UDF を同時に使用することに固有のものではありません。

UDF を使用しない場合はテーブルを作成できましたが、使用した場合は「Unknown TVF: myFunc」というエラーが返されました。

編集 私が使用しているコードは次のとおりです。

次に、SQL クエリで上記の udf 関数を使用しました。

次に、そのクエリを使用して、以下に示すように別のテーブルを作成したいと思います。

しかし、代わりにこのエラーを表示し続けました:

不明な TVF: TRANSFORM_FIELD

これが私が試したものです:(ipythonノートブック、python2.7を使用)

これは失敗します。
私が間違っていることを教えてください。

次のコードを使用して、google datalab で pip を使用して PIL をインストールしようとしています。

%bash pip install pil

次のエラーが表示されます。

pil をダウンロード/アンパックしています 要件 pil を満たすダウンロードが見つかりませんでした クリーンアップしています... pil のディストリビューションがまったく見つかりません 失敗のデバッグ ログを /root/.pip/pip.log に保存しています

どんな助けでも大歓迎ですありがとう。