Работа с датасетами

Для работы с большими объемами данных в DataSphere используйте датасеты. Основные операции с датасетами выполняются в коде ячеек с помощью служебных команд #pragma dataset.

Создать и инициализировать датасетСоздать и инициализировать датасет

Создать и инициализировать датасет можно из ячейки с кодом на Bash или Python, содержащей команду #pragma dataset init. При инициализации укажите уникальное в пределах проекта имя датасета и размер диска, на котором будет размещен датасет. Требования к имени датасета:

• длина — от 3 до 63 символов;
• может содержать строчные буквы латинского алфавита, цифры и дефисы;
• первый символ — буква, последний — не дефис.

Во время инициализации датасет однократно подключается к проекту с доступом для чтения и записи. Если код в ячейке инициализации датасета выполнен успешно, датасет сохраняется и повторно подключается с доступом только для чтения. Если во время инициализации произойдет ошибка, датасет будет отключен и удален.

После инициализации данные датасета изменить невозможно. Если данные нужно актуализировать, удалите датасет и создайте новый.

Наполнить датасет файлами из хранилища проекта или подключенного объектного хранилищаНаполнить датасет файлами из хранилища проекта или подключенного объектного хранилища

Этот способ также подойдет для создания датасета с данными из бакета Yandex Object Storage или другого объектного хранилища, подключенного к хранилищу проекта с помощью коннектора S3.

#!:bash
#pragma dataset init <имя_датасета> --size 1Gb

set -e
cp -r <имя_исходного_каталога> /home/jupyter/mnt/datasets/<имя_датасета>

Наполнить датасет из файла по ссылкеНаполнить датасет из файла по ссылке

Чтобы создать датасет <имя_датасета> из архива CIFAR-10, выполните код в ячейке:

#!:bash
#pragma dataset init <имя_датасета> --size 1Gb

set -e
cd /home/jupyter/mnt/datasets/<имя_датасета>
wget https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz
tar -xvf cifar-10-python.tar.gz
rm -rf cifar-10-python.tar.gz

#pragma dataset init <имя_датасета> --size 1Gb

from urllib.request import urlopen
import tarfile
from os import remove

file_name = 'cifar-10-python.tar.gz'
file_url = 'https://www.cs.toronto.edu/~kriz/' + file_name
dest_dir = '/home/jupyter/mnt/datasets/<имя_датасета>/'
dest_file = dest_dir + file_name

with urlopen(file_url) as i:
  with open(dest_file, 'w+b') as o:
    o.write(i.read())

tar = tarfile.open(dest_file)
tar.extractall(dest_dir)
tar.close()

remove(dest_file)

# This prevents serialization of temporary variables
del i, o, tar

Наполнить датасет объектами файловых хранилищНаполнить датасет объектами файловых хранилищ

#pragma dataset init <имя_датасета> --size 1Gb

import os
import boto3

S3_CREDS = {
    "aws_access_key_id": os.environ['<секрет_с_идентификатором_ключа_доступа>'],
    "aws_secret_access_key": os.environ['<секрет_с_секретным_ключом>']
}
bucket_name = "<имя_бакета>"

source_path = ''
target_path = '/home/jupyter/mnt/datasets/<имя_датасета>/'

s3r = boto3.resource(service_name='s3', endpoint_url='https://storage.yandexcloud.net', **S3_CREDS)
bucket = s3r.Bucket(bucket_name)

for obj in bucket.objects.filter(Prefix=source_path):
    if not os.path.relpath(obj.key, source_path).startswith('../'):
        os.makedirs(os.path.join(target_path, os.path.dirname(obj.key)), exist_ok=True)
        if obj.key[-1] != '/':
            bucket.download_file(obj.key, os.path.join(target_path, obj.key))

#pragma dataset init <имя_датасета> --size 8Gb

import requests
from urllib.parse import urlencode
from io import BytesIO
from zipfile import ZipFile

base_url = 'https://cloud-api.yandex.net/v1/disk/public/resources/download?'
public_key = '<ссылка_на_каталог_на_Яндекс_Диске>'

final_url = base_url + urlencode(dict(public_key=public_key))
response = requests.get(final_url)
download_url = response.json()['href']
response = requests.get(download_url)

dist_path = '/home/jupyter/mnt/datasets/<имя_датасета>/'
zipfile = ZipFile(BytesIO(response.content))
zipfile.extractall(path=dist_path)

Активировать датасетАктивировать датасет

Сразу после инициализации датасет становится активным в проекте и доступен по адресу /home/jupyter/mnt/datasets/<имя_датасета>. Одновременно в проекте может быть активировано до 3 датасетов. Во время работы вы можете активировать датасеты, когда они необходимы, и отключать их, если данные больше не нужны.

Чтобы активировать датасет:

1. Выберите нужный проект в своем сообществе или на главной странице DataSphere во вкладке Недавние проекты.

2. В блоке Ресурсы проекта нажмите Датасет.
3. В строке с нужным датасетом нажмите значок и выберите Активировать.

Посмотреть список датасетов, доступных в проектеПосмотреть список датасетов, доступных в проекте

На странице проекта в блоке Ресурсы проекта выберите Датасет. Затем перейдите на вкладку Доступные.

Поделиться датасетомПоделиться датасетом

1. Выберите нужный проект в своем сообществе или на главной странице DataSphere во вкладке Недавние проекты.

2. В блоке Ресурсы проекта нажмите Датасет.
3. Выберите нужный датасет в списке.
4. Перейдите на вкладку Доступ.
5. Включите опцию видимости напротив названия сообщества, с которым нужно поделиться датасетом.

Чтобы датасет стал доступен для работы в другом проекте, необходимо добавить его на вкладке Доступные.

Деактивировать датасетДеактивировать датасет

1. Выберите нужный проект в своем сообществе или на главной странице DataSphere во вкладке Недавние проекты.

2. На странице проекта в блоке Ресурсы проекта нажмите Датасет.
3. В строке с нужным датасетом нажмите значок и выберите Деактивировать.

Удалить датасетУдалить датасет

Вы можете удалить датасет, только если он:

• не активирован в собственном проекте;
• не используется в других проектах;
• недоступен в сообществе.

Чтобы удалить датасет:

1. На странице проекта в блоке Ресурсы проекта нажмите Датасет.
2. В строке с нужным датасетом нажмите значок и выберите Удалить.