Связаться с намиПодключиться

Запуск вычислений по расписанию в Yandex DataSphere

Статья создана
Обновлена 6 марта 2025 г.

Организовать сценарии регулярных запусков в Yandex DataSphere можно с помощью API, вызывая исполнение ячеек ноутбука в Yandex Cloud Functions.

В этом практическом руководстве вы соберете информацию о наиболее обсуждаемых на Reddit акциях, проанализируете тональность обсуждения и настроите регулярное обновление данных.

Сбор и анализ информации об акциях выполняется в DataSphere, регулярное исполнение ячеек запускается по таймеру, созданному в Cloud Functions.

Чтобы настроить регулярный запуск Jupyter Notebook:

  1. Подготовьте инфраструктуру.
  2. Создайте ноутбук.
  3. Загрузите и обработайте данные.
  4. Создайте Cloud Functions.
  5. Создайте таймер.

Если созданные ресурсы вам больше не нужны, удалите их.

Перед началом работы

Перед началом работы нужно зарегистрироваться в Yandex Cloud, настроить сообщество и привязать к нему платежный аккаунт:

  1. На главной странице DataSphere нажмите Попробовать бесплатно и выберите аккаунт для входа — Яндекс ID или рабочий аккаунт в федерации (SSO).
  2. Выберите организацию Yandex Cloud Organization, в которой вы будете работать в Yandex Cloud.
  3. Создайте сообщество.
  4. Привяжите платежный аккаунт к сообществу DataSphere, в котором вы будете работать. Убедитесь, что у вас подключен платежный аккаунт, и он находится в статусе ACTIVE или TRIAL_ACTIVE. Если платежного аккаунта нет, создайте его в интерфейсе DataSphere.

В стоимость реализации регулярных запусков входят:

Подготовьте инфраструктуру

Войдите в консоль управления Yandex Cloud и выберите организацию, в которой вы работаете с DataSphere. На странице Yandex Cloud Billing убедитесь, что у вас подключен платежный аккаунт.

Если у вас есть активный платежный аккаунт, на странице облака вы можете создать или выбрать каталог, в котором будет работать ваша инфраструктура.

Примечание

Если вы работаете с Yandex Cloud через федерацию удостоверений, вам может быть недоступна платежная информация. В этом случае обратитесь к администратору вашей организации в Yandex Cloud.

Создайте каталог

  1. В консоли управления выберите облако и нажмите кнопку Создать каталог.
  2. Введите имя каталога, например data-folder.
  3. Нажмите кнопку Создать.

Создайте сервисный аккаунт для проекта DataSphere

Для доступа к проекту DataSphere из функции Cloud Functions вам понадобится сервисный аккаунт с ролями datasphere.community-projects.editor и functions.functionInvoker.

  1. Перейдите в каталог data-folder.
  2. В списке сервисов выберите Identity and Access Management.
  3. Нажмите кнопку Создать сервисный аккаунт.
  4. Введите имя сервисного аккаунта, например reddit-user.
  5. Нажмите Добавить роль и назначьте сервисному аккаунту роли datasphere.community-projects.editor и functions.functionInvoker.
  6. Нажмите кнопку Создать.

Добавьте сервисный аккаунт в проект

Чтобы сервисный аккаунт мог запускать проект DataSphere, добавьте его в список участников проекта.

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

  2. На вкладке Участники нажмите Добавить участника.
  3. Выберите аккаунт reddit-user и нажмите Добавить.

Настройте проект

Чтобы сократить расходы на использование сервиса DataSphere, настройте время, через которое освобождается закрепленная за проектом ВМ.

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

  2. Перейдите на вкладку Настройки.
  3. В блоке Общие настройки нажмите кнопку  Редактировать
  4. Для настройки Остановить простаивающую ВМ через выберите Другое и укажите 5 минут.
  5. Нажмите кнопку Сохранить.

Создайте ноутбук

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

  2. Нажмите кнопку Открыть проект в JupyterLab и дождитесь окончания загрузки.
  3. На верхней панели нажмите File и выберите New → Notebook.
  4. Выберите ядро и нажмите Select.
  5. Нажмите правой кнопкой мыши на ноутбук и выберите Rename. Введите название test_classifier.ipynb.

Загрузите и обработайте данные

Чтобы загрузить информацию о наиболее обсуждаемых акциях на Reddit и тональности обсуждения, скопируйте код в ячейки ноутбука test_classifier.ipynb. С его помощью вы будете выбирать три наиболее обсуждаемые акции и сохранять их в CSV-файл в хранилище проекта.

  1. Откройте проект DataSphere:

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

    2. Нажмите кнопку Открыть проект в JupyterLab и дождитесь окончания загрузки.
    3. Откройте вкладку с ноутбуком.

  2. Импортируйте библиотеки:

    import pandas as pd
import requests
import os.path

  3. Инициализируйте переменные:

    REQUEST_URL = "https://tradestie.com/api/v1/apps/reddit"
FILE_NAME = "/home/jupyter/datasphere/project/stock_sentiments_data.csv"
TICKERS = ['NVDA', 'TSLA', 'AAPL']

  4. Создайте функцию, которая отправляет запрос к API tradestie и возвращает результат в виде pandas.DataFrame:

    def load_data():
    response = requests.get(REQUEST_URL)
    stocks = pd.DataFrame(response.json())
    stocks = stocks[stocks['ticker'].isin(TICKERS)]
    stocks.drop('sentiment', inplace=True, axis=1)
    return stocks

  5. Задайте условие, определяющее файл для записи сведений об акциях:

    if os.path.isfile(FILE_NAME):
    stocks = pd.read_csv(FILE_NAME)
else:
    stocks = load_data()
    stocks['count'] = 1
    stocks.to_csv(FILE_NAME, index=False)

  6. Загрузите новые данные об акциях:

    stocks_update = load_data()

  7. Сравните новые данные с имеющимися:

    stocks = stocks.merge(stocks_update, how='left', on = 'ticker')
stocks['no_of_comments_y'] = stocks['no_of_comments_y'].fillna(stocks['no_of_comments_x'])
stocks['sentiment_score_y'] = stocks['sentiment_score_y'].fillna(stocks['sentiment_score_y'])

  8. Обновите средние арифметические количества комментариев и оценки тональности:

    stocks['count'] += 1 
stocks['no_of_comments_x'] += (stocks['no_of_comments_y'] - stocks['no_of_comments_x'])/stocks['count'] 
stocks['sentiment_score_x'] += (stocks['sentiment_score_y'] - stocks['sentiment_score_x'])/stocks['count']
stocks = stocks[['no_of_comments_x', 'sentiment_score_x', 'ticker', 'count']]
stocks.columns = ['no_of_comments', 'sentiment_score', 'ticker', 'count']
print(stocks)

  9. Сохраните результаты в файл:

    stocks.to_csv(FILE_NAME, index=False)

Создайте Cloud Functions

Чтобы запускать вычисления, не открывая JupyterLab, вам понадобится Cloud Functions, которая будет инициировать запуск вычислений в ноутбуке по API.

  1. В консоли управления перейдите в каталог, в котором хотите создать функцию.
  2. Выберите сервис Cloud Functions.
  3. Нажмите кнопку Создать функцию.
  4. Введите имя функции, например my-function.
  5. Нажмите кнопку Создать функцию.

Создайте версию Cloud Functions

Версия содержит код функции, параметры запуска и все необходимые зависимости.

  1. В консоли управления перейдите в каталог, в котором находится функция.

  2. Выберите сервис Cloud Functions.

  3. Выберите функцию, версию которой хотите создать.

  4. В разделе Последняя версия нажмите кнопку Создать в редакторе.

  5. Выберите среду выполнения Python. Не выбирайте опцию Добавить файлы с примерами кода.

  6. Выберите способ Редактор кода.

  7. Нажмите Создать файл и введите имя файла, например index.

  8. Введите код функции, подставив идентификатор вашего проекта и абсолютный путь к ноутбуку в проекте:

    import requests

def handler(event, context):

    url = 'https://datasphere.api.cloud.yandex.net/datasphere/v2/projects/<идентификатор_проекта>:execute'
    body = {"notebookId": "/home/jupyter/datasphere/project/test_classifier.ipynb"}
    headers = {"Content-Type" : "application/json",
               "Authorization": "Bearer {}".format(context.token['access_token'])}
    resp = requests.post(url, json = body, headers=headers)

    return {
    'body': resp.json(),
    }

    Где:

    • <идентификатор_проекта> — идентификатор проекта DataSphere, который расположен на странице проекта под названием.
    • notebookId — абсолютный путь к ноутбуку в проекте.

  9. В блоке Параметры задайте параметры версии:

    • Точка входа — index.handler.
    • Сервисный аккаунт — reddit-user.

  10. Нажмите кнопку Сохранить изменения.

Создайте таймер

Для запуска функции каждые 15 минут вам понадобится таймер.

  1. В консоли управления перейдите в каталог, в котором хотите создать таймер.

  2. Выберите сервис Cloud Functions.

  3. На панели слева выберите Триггеры.

  4. Нажмите кнопку Создать триггер.

  5. В блоке Базовые параметры:

    • Введите имя и описание триггера.
    • В поле Тип выберите Таймер.
    • В поле Запускаемый ресурс выберите Функция.

  6. В блоке Настройки таймера укажите расписание вызова функции Каждые 15 минут.

  7. В блоке Настройки функции выберите функцию и укажите:

  8. Нажмите кнопку Создать триггер.

Теперь файл stock_sentiments_data.csv будет обновляться каждые 15 минут. Найти его можно рядом с ноутбуком.

Как удалить созданные ресурсы

Чтобы перестать платить за созданные ресурсы:

Предыдущая
Классификация изображений на видеокадрах
Следующая
Запуск вычислений в DataSphere с помощью API