Data Science Workspace 疑難排解指南

本檔案提供有關Adobe Experience Platform的常見問題解答 Data Science Workspace。 如需一般API的相關問 Platform 題和疑難排解，請參閱 Adobe Experience Platform API疑難排解指南。

JupyterLab 環境未載入 Google Chrome

IMPORTANT

此問題已解決，但仍可能存在於Google Chrome 80.x瀏覽器中。 請確定您的Chrome瀏覽器是最新的。

在瀏覽 Google Chrome 器版本80.x中，所有協力廠商Cookie都預設會遭到封鎖。 此政策可防止 JupyterLab 在Adobe Experience Platform中載入。

要解決此問題，請使用以下步驟：

在您的 Chrome 瀏覽器中，導覽至右上角並選取「設定」( Settings )(或者，您也可以在位址列中複製並貼上「chrome://settings/」)。 接著，捲動至頁面底部，然後按一下「進階 」下拉 式清單。

chrome進階

此時會 顯示「隱私與安全 」區段。 接著，按一下「 網站設定 」，接 著按Cookie和網站資料。

chrome進階

chrome進階

最後，將「封鎖協力廠商Cookie」切換為「OFF」。

chrome進階

NOTE

或者，您也可以停用協力廠商Cookie並新增 [*。]ds.adobe.net到允許清單。

導覽至您位址列中的「chrome://flags/」。 使用右側的下拉式選單， 搜尋並停用標題為「依預設設定SameSite Cookie」的標幟。

禁用樣本標幟

步驟2後，系統會提示您重新啟動瀏覽器。 重新啟動後， Jupyterlab 應可存取。

我為何無法在Safari中 JupyterLab 存取？

Safari預設會在Safari < 12中停用協力廠商Cookie。 由於您 Jupyter 的虛擬機器實例位於與其父框架不同的網域上，因此Adobe Experience Platform目前要求啟用第三方Cookie。 請啟用協力廠商Cookie或切換至其他瀏覽器，例如 Google Chrome。

對於Safari 12，您需要將使用者代理切換為「Chrome」或「Firefox」。 若要切換您的使用者代理，請先開啟 Safari 功能表，然後選 取偏好設定。 出現首選項窗口。

Safari偏好設定

在Safari偏好設定視窗中，選取「進 階」。 然後，勾選選選 單列中的「顯示開發」選單 。 完成此步驟後，可關閉首選項窗口。

Safari進階功能

接著，從頂端導覽列選取「開 發 」功能表。 從「開發」下 拉式清單 ，將滑鼠指標暫留在「使 用者代理」上。 您可以選擇 Chrome 要使用的 Firefox 或用戶代理字串。

開發功能表

為什麼在嘗試上傳或刪除中的檔案時，會看到「403禁止」訊息 JupyterLab?

如果您的瀏覽器已啟用廣告封鎖軟體(例如 Ghostery 或 AdBlock Plus)，則必須允許每個廣告封鎖軟體中的網域「*.adobe.net」，才能正 JupyterLab 常運作。 這是因為 JupyterLab 虛擬機運行在與域不同的域 Experience Platform 上。

為什麼我的部分外觀 Jupyter Notebook 被加亂，或者無法呈現為程式碼？

如果所討論的儲存格意外地從「程式碼」變更為「標籤」，就會發生這種情況。 當程式碼儲存格聚焦時，按鍵組合 ESC+M ，會將儲存格的類型變更為Markdown。 單元格的類型可以通過選定單元格的筆記本頂部的下拉清單指示器進行更改。 若要將儲存格類型變更為程式碼，請從選取您要變更的指定儲存格開始。 接著，按一下指示儲存格目前類型的下拉式清單，然後選取「程式碼」。

如何安裝自訂程 Python 式庫？

內 Python 核已預先安裝許多常用的機器學習庫。 不過，您可以在程式碼儲存格中執行下列命令，以安裝其他自訂程式庫：

!pip install {LIBRARY_NAME}

有關預安裝庫的完整列 Python 表，請參 閱JupyterLab使用手冊的附錄部分。

我是否可安裝自訂PySpark程式庫？

很遺憾，您無法為PySpark內核安裝其他庫。 不過，您可以聯絡您的Adobe客戶服務代表，以便為您安裝自訂PySpark程式庫。

如需預先安裝之PySpark程式庫的清單，請參 閱JupyterLab使用指南的附錄一節。

是否可為PySpark內 Spark 核配置群 JupyterLab 集 Spark 資源？

通過將以下塊添加到筆記本的第一個單元格，可以配置資源：

%%configure -f 
{
    "numExecutors": 10,
    "executorMemory": "8G",
    "executorCores":4,
    "driverMemory":"2G",
    "driverCores":2,
    "conf": {
        "spark.cores.max": "40"
    }
}

有關群集資源配 Spark 置的詳細資訊，包括可配置屬性的完整清單，請參 見JupyterLab User Guide。

為什麼在嘗試執行大型資料集的特定工作時收到錯誤訊息？

如果您接收到錯誤，並且原因如 Reason: Remote RPC client disassociated. Likely due to containers exceeding thresholds, or network issues. This通常表示驅動程式或執行器記憶體不足。 有關資料限制以及如何在 大資料集上執行任務的詳細資訊 ，請參見JupyterLab Notebooks資料存取文檔。 通常，此錯誤可以通過將從更改為 mode 來 interactive 解決 batch。

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