txt', 'r') as f: data = f.readlines() 利用pandas读或写一个OBS文件 利用pandas读一个OBS文件。 1 2 3 4 import pandas as pd import moxing as mox with mox.file.

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读CSV文件 概述 读CSV文件支持从LOCAL、OBS、HDFS读取CSV类型的文件数据。 输入 无 输出 表1 参数 子参数 参数说明 output output_port_1 output为字典类型，output_port_1为pyspark中的DataFrame类型对象，为算子读取的结果。

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各个实例的读权重。 读权重可支持的设置范围为0~100。 只读实例挂载后默认承载全部可分离的只读请求，如果需要重新分配读写请求，可通过设置读权重来实现。 设置了实例的读权重后，主实例和只读实例将按照以下公式处理读请求。 主实例处理读请求：主实例读权重/主实例和只读实例读权重总数

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日志提示“pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected .* fields” 问题现象 使用pandas读取csv数据表时，日志报出如下错误导致训练作业失败： pandas.errors.ParserError:

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如何使用pandas库处理OBS桶中的数据？ 参考下载OBS文件到Notebook中的指导，将OBS中的数据下载至Notebook本地处理。 参考pandas用户指南处理pandas数据。 父主题： 数据存储

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日志提示“Please upgrade numpy to >= xxx to use this pandas version” 问题现象 在安装其他包的时候，有依赖冲突，对numpy库有其他要求，但是发现numpy卸载不了。出现如下类似错误： your numpy version

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使用moxing适配OBS路径，pandas读取文件报错 问题现象 使用moxing适配OBS路径，然后用较高版本的pandas读取OBS文件报出如下错误： 1.‘can't decode byte xxx in position xxx’ 2.‘OSError:File isn't

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日志提示“Out of bounds nanosecond timestamp” 问题现象 在使用pandas.to_datetime转换时间时，出现如下报错： pandas._libs.tslibs.np_datetime.OutOfBoundsDatetime: Out of

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kernel。 安装新软件包。 查看pandas是否安装。如下表示 pandas未安装。 返回Terminal，切换到相应的环境“py37”，然后安装pandas。 conda activate py37 conda install -n py37 pandas 安装完成后，返回Notebook

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安装numpy conda update numpy pandas #更新numpy和pandas两个package，此命令可同时更新一个或多个包 conda remove numpy pandas #卸载numpy和pandas两个package，此命令可同时卸载一个或多个包

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是否必选 参数类型 描述 read_weight 是 Map<String, Integer> 主数据库实例与只读数据库实例的读权重集合。 key：数据库实例ID。 value：读权重数。 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 success Boolean

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stream execute failed]” 使用moxing适配OBS路径，pandas读取文件报错 日志提示“Please upgrade numpy to >= xxx to use this pandas version” 重装的包与镜像装CUDA版本不匹配 创建训练作业提示错误码ModelArts

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helloworld helloworld.say_hello("test") 测试安装第三方Python库（如pandas、sklearn）。 pip3 install pandas pip3 install backports.lzma pip3 install sklearn 执行命令python3

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登录到集群Manager界面，在Yarn的WebUI页面上查看提交的pyspark应用。 图3 查看任务运行情况 验证pandas库调用。 图4 验证pandas 常见问题 pandas本地import使用时，报错如下： 参考以下步骤进行处理： 执行命令python -m pip install

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本地读单边写 本地读单边写模式应在配置文件中配置routeStrategy为"local-read-single-write"。在这种路由模式下，读操作在本地进行，不受MAS指示的活跃节点影响。根据配置文件中的az信息判断本地属于哪个az，读操作时从本地az进行读取，写操作仍然根

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数据存储 如何对OBS的文件重命名？ Notebook停止或者重启后，“/cache”下的文件还存在么？如何避免重启？ 如何使用pandas库处理OBS桶中的数据？ 在Notebook中，如何访问其他账号的OBS桶？ JupyterLab默认工作路径是什么？ 父主题： Notebook

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2 modelarts 1.4.22 moxing-framework 2.0.0.rc2.4b57a67b numpy 1.17.5 pandas 1.1.3 pillow 7.0.0 pip 21.2.4 psutil 5.7.0 PyYAML 5.3.1 scipy 1.5.4

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DLI SPARK 基础镜像 DLI SPARK AI基础镜像 spark 2.4.5 2.4.5 numpy 1.16.1 1.16.1 pandas 0.24.2 0.24.2 pyarrow 0.11.1 0.11.1 父主题： 自定义镜像

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1 modelarts 1.4.20 moxing-framework 2.0.1.rc0.ffd1c0c8 numpy 1.21.2 pandas 1.1.3 pillow 9.3.0 pip 22.3.1 psutil 5.7.0 PyYAML 5.3.1 scipy 1.5.4

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负载均衡：根据数据库节点的活跃连接数情况进行读请求分发，将读请求分发到活跃连接数较少的节点上。负载均衡模式不需要修改权重。 数据库代理的代理模式不同，分发读请求的目标节点不同。 只读模式：所有读请求按照路由模式和权重转发到已选只读节点，不会转发到主节点。 读写模式：所有读请求按照路由模式和权重转发到已选数据库节点。 图1

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开通读写分离功能后，您可以根据需要设置读写分离的读权重。调整数据库节点及读权重在“路由模式”进行设置。 功能描述 读写分离功能成功开启后，主节点和只读节点均可以设置读权重。 主节点的读权重值越高，处理的读请求越多，主节点的读权重值默认为0。 当所有节点的读权重均为0时，不会影响业务的正常读写

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