데이터 연결 나열

project-lib 를 사용하는 코드에서 다음을 변경하십시오.

project.get_connections()

ibm-watson-studio-lib를 사용하여 다음을 수행하십시오.

assets = wslib.list_connections()
wslib.show(assets)

또는 ibm-watson-studio-lib를 사용하여 연결된 데이터 자산을 나열할 수 있습니다.

assets = wslib.list_connected_data()
wslib.show(assets)

데이터 파일 나열

이 함수는 프로젝트의 데이터 파일 목록을 리턴합니다.

project-lib 를 사용하는 코드에서 다음을 사용하여 변경하십시오

project.get_files()

ibm-watson-studio-lib를 사용하여 다음을 수행하십시오.

assets = wslib.list_stored_data()
wslib.show(assets)

이름 또는 설명 가져오기

ibm-watson-studio-lib에서 시작점 wslib.here를 통해 프로젝트에 대한 메타데이터 (예: 프로젝트의 이름 또는 해당 설명) 를 검색할 수 있습니다.

project-lib 를 사용하는 코드에서 다음을 변경하십시오.

name = project.get_name()
desc = project.get_description()

ibm-watson-studio-lib를 사용하여 다음을 수행하십시오.

name = wslib.here.get_name()
desc = wslib.here.get_description()

메타데이터 가져오기

project-lib에서 get_matadata 에 대한 대체가 없습니다.

project.get_metadata()

ibm-watson-studio-lib 의 wslib.here 함수는 이 정보의 일부를 표시합니다. 사용 가능한 프로젝트 메타데이터 정보를 보려면 다음을 사용하십시오.

help(wslib.here.API)

예를 들어,

• wslib.here.get_name(): 프로젝트 이름을 리턴합니다.
• wslib.here.get_description(): proejct 설명을 리턴합니다.
• wslib.here.get_ID(): 프로젝트 ID를 리턴합니다.
• wslib.here.get_storage(): 스토리지 메타데이터를 리턴합니다.

스토리지 메타데이터 가져오기

project-lib 를 사용하는 코드에서 다음을 변경하십시오.

project.get_storage_metadata()

ibm-watson-studio-lib를 사용하여 다음을 수행하십시오.

wslib.here.get_storage()

Spark 지원 설정

Spark 지원을 설정하려면 다음을 수행하십시오.

project-lib 를 사용하는 코드에서 다음을 변경하십시오.

# Provide SparkContext during setup
from project_lib import Project
project = Project(sc,"<ProjectId>","<ProjectToken>")

ibm-watson-studio-lib를 사용하여 다음을 수행하십시오.

from ibm_watson_studio_lib import access_project_or_space
wslib = access_project_or_space({'token':'<ProjectToken>'}

# provide SparkContext in a subsequent step
wslib.spark.provide_spark_context(sc)

Spark에서 파일에 액세스하기 위한 URL 검색

Hadoop을 통해 Spark에서 자산이 참조하는 파일에 액세스하기 위한 URL을 검색하려면 다음을 수행하십시오.

project-lib 를 사용하는 코드에서 다음을 변경하십시오.

url = project.get_file_url("MyAssetName.csv")
# or
url = project.get_file_url("MyAssetName.csv", direct_storage=False)
# or
url = project.get_file_url("MyAssetName.csv", direct_os_retrieval=False)

ibm-watson-studio-lib를 사용하여 다음을 수행하십시오.

url = wslib.spark.get_data_url("MyAssetName.csv")

Spark 사용을 위한 파일 URL 가져오기

Hadoop을 통해 Spark에서 자산이 참조하는 파일에 액세스하기 위한 URL을 검색합니다.

project-lib 를 사용하는 코드에서 다음을 변경하십시오.

project.get_file_url("MyFileName.csv", direct_storage=True)
# or
project.get_file_url("MyFileName.csv", direct_os_retrieval=True)

ibm-watson-studio-lib를 사용하여 다음을 수행하십시오.

wslib.spark.storage.get_data_url("MyFileName.csv")

데이터 페치

프로젝트 스토리지에서 데이터를 페치하려면 다음을 수행하십시오.

project-lib 를 사용하는 코드에서 다음을 변경하십시오.

project.get_file("MyFileName.csv", direct_storage=True)

# Or:
project.get_file("MyFileName.csv", direct_os_retrieval=True)

ibm-watson-studio-lib를 사용하여 다음을 수행하십시오.

wslib.storage.fetch_data("MyFileName.csv")

데이터 저장

프로젝트 스토리지의 파일에 데이터를 저장하려면 다음을 수행하십시오.

project-lib 를 사용하는 코드에서 다음을 변경하십시오.

# Save and do not create an asset in a project
project.save_data("NewFileName.csv", data, direct_storage=True)

# Or:
project.save_data("NewFileName.csv", data, set_project_asset=False)

ibm-watson-studio-lib를 사용하여 다음을 수행하십시오.

wslib.storage.store_data("NewFileName.csv", data)

project-lib 를 사용하는 코드에서 다음을 변경하십시오.

# Save (and overwrite if file exists) and do not create an asset in the project
project.save_data("MyFileName.csv", data, direct_storage=True, overwrite=True)

# Or:
project.save_data("MyFileName.csv", data, set_project_asset=False, overwrite=True)

ibm-watson-studio-lib를 사용하여 다음을 수행하십시오.

wslib.storage.store_data("MyFileName.csv", data, overwrite=True)

또한 ibm-watson-studio-lib 는 프로젝트 스토리지에서 로컬 파일 시스템으로 파일을 다운로드하는 기능을 제공합니다.

wslib.storage.download_file("MyStorageFile.csv", "MyLocalFile.csv")

다음을 사용하여 프로젝트 스토리지의 파일을 데이터 자산으로 등록할 수도 있습니다.

wslib.storage.register_asset("MyStorageFile.csv", "MyAssetName.csv")