python - 在 azure ML studio 中挂载数据湖存储

Question

我从 Azure ML Studio 上的数据湖文件夹创建了一个文件数据集，目前我可以使用以下代码将数据从数据集中下载到计算实例：

subscription_id = 'xxx'
resource_group = 'luisdatapipelinetest'
workspace_name = 'ml-pipelines'
workspace = Workspace(subscription_id, resource_group, workspace_name)
dataset = Dataset.get_by_name(workspace, name='files_test')
path = "/mnt/batch/tasks/shared/LS_root/mounts/clusters/demo1231/code/Users/luis.rramirez/test/"
dataset.download(target_path=path, overwrite=True)

这样我就可以从笔记本中访问文件了。

但是将数据湖中的数据复制到计算实例中效率不高，如何才能将数据湖目录挂载到vm中，而不是每次都复制数据呢？

Answer 1

将 ADLS2 挂载到 AML，以便您可以直接将文件保存到 mountPoint。这是注册存储的示例，这里显示了如何安装已注册的数据存储。