R용 project-lib에서 ibm-watson-studio-lib로 마이그레이션

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$here 함수는 이 정보의 일부를 표시합니다. wslib$here에서 다음 기능을 사용할 수 있습니다.

• 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
library(projectLib)
project <- projectLib::Project$new(sc, "<ProjectId>", "ProjectToken")

ibm-watson-studio-lib를 사용하여 다음을 수행하십시오.

library(ibmWatsonStudioLib) wslib <- access_project_or_space(list("token" = "ProjectToken"))

# provide SparkContext after initialization
wslib$spark$provide_spark_context(sc)

URL 를 검색하여 Spark에서 파일에 액세스하십시오

URL 를 검색하여 Spark에서 Hadoop 를 통해 자산이 참조하는 파일에 액세스하려면:

project-lib 를 사용하는 코드에서 다음을 변경하십시오.

url = project$get_file_url("MyAssetName.csv")

# or
url = project$get_file_url("MyAssetName.csv", directStorage=FALSE)

# or
url = project$get_file_url("MyAssetName.csv", directOsRetrieval=FALSE)

ibm-watson-studio-lib를 사용하여 다음을 수행하십시오.

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

URL 파일을 다운로드하여 Spark와 함께 사용하세요

URL 를 검색하여 Spark의 자산에서 참조하는 파일에 액세스하려면 Hadoop 를 통해 액세스하십시오.

project-lib 를 사용하는 코드에서 다음을 변경하십시오.

url = project$get_file_url("MyFileName.csv, directStorage=TRUE)

# or
url = project$get_file_url("MyFileName.csv", directOsRetrieval=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", directStorage=TRUE)

# Or:
project$get_file("MyFileName.csv", directOsRetrieval=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.

project$save_data("NewFileName.csv", data, directStorage=TRUE)

# Or:
project$save_data("NewFileName.csv", data, setProjectAsset=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, directStorage=TRUE, overwrite=TRUE)

# Or:
project$save_data("MyFileName.csv", data, setProjectAsset=FALSE, overwrite=TRUE)

ibm-watson-studio-lib를 사용하여 다음을 수행하십시오.

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

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")