三方库，尤其是基于PySpark的融合机器学习相关的大数据分析程序。传统上，通常是直接基于pip把Python库安装到执行机器上，对于 DLI 这样的Serverless化服务用户无需也感知不到底层的计算资源，那如何来保证用户可以更好的运行他的程序呢？ DLI服务在其计算资源中已经内

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utf-8 _*_ from __future__ import print_function from pyspark import SparkFiles from pyspark.sql import SparkSession import shutil import time import

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import print_function from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, LongType, DoubleType from pyspark.sql import SparkSession

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import print_function from pyspark.sql.types import StructType, StructField, IntegerType, StringType from pyspark.sql import SparkSession 创建会话

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import print_function from pyspark.sql.types import Row, StructType, StructField, IntegerType, StringType from pyspark.sql import SparkSession

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pyspark样例代码 开发说明 mongo只支持增强型跨源。只能使用包年包月队列。 DDS即文档数据库服务，兼容MongoDB协议。 前提条件 在DLI管理控制台上已完成创建增强跨源连接，并绑定包年/包月队列。具体操作请参考《 数据湖探索 用户指南》。 认证用的password硬编

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pyspark样例代码 操作场景 本例提供使用Spark作业访问DWS数据源的pyspark样例代码。 在DLI管理控制台上已完成创建跨源连接并绑定队列。具体操作请参考《 数据湖 探索用户指南》。 认证用的password硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或

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import print_function from pyspark.sql.types import StructType, StructField, IntegerType, StringType from pyspark.sql import SparkSession 创建session

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适用于人工智能与机器学习场景的合规实践 该示例模板中对应的合规规则的说明如下表所示： 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护的版本 cce CC

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backports.lzma安装lzma模块，如下图所示： 进入“/usr/local/python3/lib/python3.6”目录（机器不同，目录也有所不同，可以通过which命令来查找当前运行python是使用的那个目录的），然后编辑lzma.py文件。 将： from _lzma

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如何使用PySpark连接 MRS Spark？ 问： 如何在E CS 服务器上用PySpark连接内网开启Kerberos认证的MRS Spark集群？ 答： 将Spark的“spark-defaults.conf”文件中“spark.yarn.security.credentials

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ore-GPU GPU 是 是 rlstudio1.0.0-ray1.3.0-cuda10.1-ubuntu18.04 CPU、GPU强化学习算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎 CPU/GPU 是 是 mindquantum0.9.0-mindspore2.0.0-cuda11

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留一个只读的变量，缓存在每一台机器上，而非每个任务保存一份拷贝。 pyspark.StorageLevel： 数据存储级别。有内存（MEMORY_ONLY），磁盘（DISK_ONLY），内存+磁盘（MEMORY_AND_DISK）等。 pyspark.sql.SQLContext

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留一个只读的变量，缓存在每一台机器上，而非每个任务保存一份复制。 pyspark.StorageLevel： 数据存储级别。有内存（MEMORY_ONLY），磁盘（DISK_ONLY），内存+磁盘（MEMORY_AND_DISK）等。 pyspark.sql.SQLContext

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留一个只读的变量，缓存在每一台机器上，而非每个任务保存一份复制。 pyspark.StorageLevel： 数据存储级别。有内存（MEMORY_ONLY），磁盘（DISK_ONLY），内存+磁盘（MEMORY_AND_DISK）等。 pyspark.sql.SQLContext

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留一个只读的变量，缓存在每一台机器上，而非每个任务保存一份复制。 pyspark.StorageLevel： 数据存储级别。有内存（MEMORY_ONLY），磁盘（DISK_ONLY），内存+磁盘（MEMORY_AND_DISK）等。 pyspark.sql.SQLContext

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留一个只读的变量，缓存在每一台机器上，而非每个任务保存一份复制。 pyspark.StorageLevel： 数据存储级别。有内存（MEMORY_ONLY），磁盘（DISK_ONLY），内存+磁盘（MEMORY_AND_DISK）等。 pyspark.sql.SQLContext

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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跨源分析语法参考 服务名称 开发SQL作业 开发Spark jar作业 开发Flink OpenSource SQL作业 开发Flink Jar作业 CloudTable HBase 创建HBase关联表 插入数据 查询数据 scala样例代码 pyspark样例代码 java样例代码

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已发布区域：北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业？ 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情

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文件管理 文件管理是可信智能计算服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件，通过该功能即可将模型文件上传到数据目录，并支持批量删除。在创建联邦学习作业时可以选到上传的脚本模型等文件，提高了易用性及可维护性。 使用场景：管理联邦学习作业所需的脚本、模型、权重文件。

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