Data Science Workspace gids voor probleemoplossing

Dit document bevat antwoorden op veelgestelde vragen over Adobe Experience Platform Data Science Workspace . Voor vragen en het oplossen van problemen betreffende Platform APIs in het algemeen, zie de het oplossen van problemengids van Adobe Experience Platform API.

JupyterLab-laptopquerystatus zit vast in uitvoeringsstatus

Een JupyterLab-laptop geeft mogelijk aan dat een cel zich in de uitvoeringsstatus bevindt, voor onbepaalde tijd, in sommige gevallen onder onvoldoende geheugen. Bijvoorbeeld, wanneer het vragen van een grote dataset of het uitvoeren van veelvoudige verdere vragen kan de Notitie JupyterLab uit beschikbaar geheugen weglopen om het resulterende dataframe voorwerp op te slaan. Er zijn enkele indicatoren die in deze situatie zichtbaar zijn. Eerst wordt de kernel de status Niet-actief weergegeven, ook al wordt aangegeven dat de cel wordt uitgevoerd met het pictogram [*] naast de cel. Bovendien geeft de onderste balk de hoeveelheid gebruikte/beschikbare RAM-geheugen aan.

Beschikbaar ram

Tijdens het lezen van de gegevens, kan het geheugen groeien tot het uw maximumhoeveelheid toegewezen geheugen bereikt. Het geheugen wordt vrijgemaakt zodra het maximale geheugen is bereikt en de kernel opnieuw wordt opgestart. Dit betekent het gebruikte geheugen in dit scenario als zeer laag kan tonen toe te schrijven aan het kernel opnieuw beginnen terwijl net vóór het nieuwe begin, het geheugen zeer dicht aan het maximum toegewezen RAM zou geweest zijn.

U lost dit probleem op door het tandwielpictogram rechtsboven in JupyterLab te selecteren en de schuifregelaar naar rechts te schuiven, gevolgd door Update configs om meer RAM-geheugen toe te wijzen. Bovendien, als u veelvoudige vragen in werking stelt en uw waarde van RAM het maximum toegewezen bedrag nadert, tenzij u de resultaten van vorige vragen nodig hebt, nieuw kernel om de beschikbare hoeveelheid RAM terug te stellen. Dit zorgt ervoor dat u de maximumhoeveelheid RAM beschikbaar aan de huidige vraag hebt.

wijs meer grafiek toe

In de gebeurtenis u de maximumhoeveelheid geheugen (RAM) toewijst en nog steeds deze kwestie ontmoet, kunt u uw vraag wijzigen om op een kleinere datasetgrootte te werken door de kolommen of de waaier van gegevens te verminderen. Als u de volledige hoeveelheid gegevens wilt gebruiken, kunt u het beste een Spark-laptop gebruiken.

JupyterLab -omgeving wordt niet geladen in Google Chrome

IMPORTANT
Dit probleem is opgelost, maar is mogelijk nog wel aanwezig in de Google Chrome 80.x-browser. Controleer of je Chrome-browser up-to-date is.

Met Google Chrome browser versie 80.x, worden alle derdekoekjes geblokkeerd door gebrek. Met dit beleid kan worden voorkomen dat JupyterLab wordt geladen in Adobe Experience Platform.

Voer de volgende stappen uit om dit probleem op te lossen:

In uw Chrome browser, navigeer aan top-right en selecteer Montages (alternatief kunt u "chrome://settings/"in de adresbar kopiëren en kleven). Daarna, scrol aan de bodem van de pagina en klik Geavanceerde dropdown.

geavanceerd chroom

De privacy en veiligheid sectie verschijnt. Daarna, klik op montages van de Plaats die door Cookies en plaatsgegevens worden gevolgd.

geavanceerd chroom

geavanceerd chroom

Schakel ten slotte "Cookies van derden blokkeren" in op "UIT".

geavanceerd chroom

NOTE
U kunt cookies van derden ook uitschakelen en [* toevoegen.] ds.adobe.net aan de lijst van gewenste personen.

Ga naar "chrome://flags/" op de adresbalk. Zoek naar en maak de vlag genoemd "SameSite door standaardkoekjes"onbruikbaar door het dropdown menu op het recht te gebruiken.

maak de zelfde vlag onbruikbaar

Na Stap 2 wordt u gevraagd uw browser opnieuw te starten. Nadat u de toepassing opnieuw hebt gestart, is Jupyterlab toegankelijk.

Waarom heb ik geen toegang tot JupyterLab in Safari?

Safari schakelt cookies van derden standaard uit in Safari < 12. Aangezien de instantie van de Jupyter virtuele machine zich in een ander domein bevindt dan het bovenliggende frame, vereist Adobe Experience Platform momenteel dat cookies van derden zijn ingeschakeld. Schakel cookies van derden in of schakel over naar een andere browser, zoals Google Chrome .

Voor Safari 12, moet u uw Agent van de Gebruiker op "Chrome"of "Firefox"schakelen. Om uw Agent van de Gebruiker te schakelen, begin door het Safari menu te openen en Voorkeur te selecteren. Het voorkeurenvenster wordt weergegeven.

voorkeur Safari

Binnen het de voorkeurenvenster van Safari, uitgezochte Geavanceerd. Dan controleer tonen ontwikkelt menu in menubar doos. U kunt het voorkeurenvenster sluiten nadat deze stap is voltooid.

Geavanceerde Safari

Daarna, van de hoogste navigatiebar selecteren ontwikkelt menu. Van binnen ontwikkel dropdown, beweeg over Agent van de Gebruiker. U kunt de tekenreeks Chrome of Firefox Gebruikersagent selecteren die u wilt gebruiken.

ontwikkelt menu

Waarom zie ik een '403 Verboden' bericht als ik een bestand probeer te uploaden of te verwijderen in JupyterLab ?

Als uw browser is ingeschakeld met software voor het blokkeren van advertenties, zoals Ghostery of AdBlock Plus, moet het domein "*.adobe.net" zijn toegestaan in elke software voor het blokkeren van advertenties, anders werkt JupyterLab niet naar behoren. Dit komt omdat JupyterLab virtuele machines op een ander domein dan het Experience Platform domein worden uitgevoerd.

Waarom zien sommige delen van mijn Jupyter Notebook er gescroleerd uit of worden ze niet weergegeven als code?

Dit kan gebeuren als de cel in kwestie per ongeluk van "Code"in "Markdown"wordt veranderd. Terwijl een codecel wordt geconcentreerd, verandert het drukken van de belangrijkste combinatie ESC+M het type van de cel in Markering. Het type van een cel kan worden gewijzigd door de vervolgkeuzelijst boven aan de laptop voor de geselecteerde cel(len). Als u een celtype in code wilt wijzigen, selecteert u eerst de cel die u wilt wijzigen. Klik vervolgens op het vervolgkeuzemenu dat het huidige type van de cel aangeeft en selecteer "Code".

Hoe installeer ik aangepaste Python bibliotheken?

De Python kernel wordt vooraf geïnstalleerd met veel populaire bibliotheken voor machinetlering. U kunt echter aanvullende aangepaste bibliotheken installeren door de volgende opdracht in een codebel uit te voeren:

!pip install {LIBRARY_NAME}

Voor een volledige lijst van vooraf geïnstalleerde Python bibliotheken, zie de appendix sectie van de Gids van de Gebruiker JupyterLab.

Kan ik aangepaste PySpark-bibliotheken installeren?

Helaas kunt u geen extra bibliotheken voor de PySpark-kernel installeren. U kunt echter contact opnemen met de medewerker van de klantenservice van de Adobe om aangepaste PySpark-bibliotheken voor u te laten installeren.

Voor een lijst van vooraf geïnstalleerde bibliotheken PySpark, zie de bijlage sectie van de Gids van de Gebruiker JupyterLab.

Is het mogelijk om Spark clusterbronnen voor JupyterLab Spark of PySpark kernel te configureren?

U kunt bronnen configureren door het volgende blok toe te voegen aan de eerste cel van uw laptop:

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

Voor meer informatie over Spark configuratie van het clustermiddel, met inbegrip van de volledige lijst van configureerbare eigenschappen, zie de Gids van de Gebruiker JupyterLab.

Waarom ontvang ik een fout wanneer het proberen bepaalde taken voor grotere datasets uitvoert?

Als u een fout ontvangt om een reden als Reason: Remote RPC client disassociated. Likely due to containers exceeding thresholds, or network issues. , heeft dit doorgaans tot gevolg dat het geheugen van het stuurprogramma of de uitvoerder bijna vol is. Zie de JupyterLab Notitieboekjes gegevenstoegangdocumentatie voor meer informatie over gegevensgrenzen en hoe te om taken op grote datasets uit te voeren. Deze fout kan meestal worden opgelost door de mode van interactive in batch te wijzigen.

Bovendien, terwijl het schrijven van grote datasets Spark/PySpark, caching van uw gegevens (df.cache()) alvorens schrijven code uit te voeren kan prestaties zeer verbeteren.

Als u problemen ondervindt bij het lezen van gegevens en transformaties toepast op de gegevens, probeert u de gegevens vóór de transformaties in cache te plaatsen. Door uw gegevens in de cache te plaatsen, voorkomt u dat er meerdere leesbewerkingen in het netwerk plaatsvinden. Begin door de gegevens te lezen. Plaats vervolgens de gegevens in de cache (df.cache()). Voer ten slotte een transformatie uit.

Waarom duurt het zo lang voordat mijn Spark/PySpark notebooks gegevens lezen en schrijven?

Als u transformaties uitvoert op gegevens, zoals met fit() , kunnen de transformaties meerdere keren worden uitgevoerd. Als u de prestaties wilt verbeteren, plaatst u de gegevens in de cache met df.cache() voordat u de fit() uitvoert. Dit zorgt ervoor dat de transformaties slechts één keer worden uitgevoerd en verhindert veelvoudige lezing over het netwerk.

geadviseerde orde: Begin door de gegevens te lezen. Daarna, voer transformaties uit die door caching (df.cache()) worden gevolgd de gegevens. Voer ten slotte een fit() uit.

Waarom lopen mijn Spark/PySpark notebooks niet?

Als u een van de volgende fouten ontvangt:

  • Taak afgebroken vanwege een fout in het werkgebied… Kan alleen RDD's met hetzelfde aantal elementen in elke partitie comprimeren.
  • Externe RPC-client uitgeschakeld en andere geheugenfouten.
  • Slechte prestaties bij het lezen en schrijven van datasets.

Controleer of u de gegevens in de cache plaatst (df.cache()) voordat u de gegevens schrijft. Bij het uitvoeren van code in notebooks kan het gebruik van df.cache() vóór een handeling als fit() de prestaties van een laptop aanzienlijk verbeteren. Als u df.cache() gebruikt voordat u een gegevensset schrijft, weet u zeker dat de transformaties slechts één keer worden uitgevoerd in plaats van meerdere keren.

Docker Hub beperkingen beperken in Data Science Workspace

Vanaf 20 november, 2020, gingen de tariefgrenzen voor anoniem en vrij voor authentiek verklaard gebruik van de Hub van de Dokker van kracht. Gebruikers met anonieme of gratis Docker Hub zijn beperkt tot 100 aanvragen om de afbeelding elke zes uur opnieuw te laten ophalen. Als deze wijzigingen gevolgen hebben, ontvangt u het volgende foutbericht: ERROR: toomanyrequests: Too Many Requests. of You have reached your pull rate limit. You may increase the limit by authenticating and upgrading: https://www.docker.com/increase-rate-limits. .

Momenteel, zal deze grens slechts uw organisatie beïnvloeden als u probeert om 100 Notitieboekje aan Ontvangers binnen de periode van zes uur te bouwen of als u op Vonk gebaseerde Notities binnen de Wetenschap van Gegevens Workspace gebruikt die vaak omhoog en neer schrapen. Dit is echter onwaarschijnlijk, aangezien de cluster deze twee uur actief blijft voordat ze uitvallen. Hierdoor wordt het aantal vereiste pulls verminderd wanneer de cluster actief is. Als u een van de bovenstaande fouten ontvangt, moet u wachten tot de limiet van Docker opnieuw is ingesteld.

Voor meer informatie over Docker Hub tariefgrenzen, bezoek de documentatie DockerHub. Hieraan wordt gewerkt en in een volgende release wordt een oplossing verwacht.

recommendation-more-help
cc79fe26-64da-411e-a6b9-5b650f53e4e9