Wiederverwenden von Datenabläufe für verschiedene Datensätze - Amazon SageMaker

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Wiederverwenden von Datenabläufe für verschiedene Datensätze

Für Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)-Datenquellen können Sie Parameter erstellen und verwenden. Ein Parameter ist eine Variable, die Sie in Ihrem Data Wrangler-Flow gespeichert haben. Sein Wert kann ein beliebiger Teil des Amazon S3-Pfads der Datenquelle sein. Verwenden Sie Parameter, um die Daten, die Sie in einen Data Wrangler-Flow importieren oder in einen Verarbeitungsjob exportieren, schnell zu ändern. Sie können Parameter auch verwenden, um eine bestimmte Teilmenge Ihrer Daten auszuwählen und zu importieren.

Nachdem Sie einen Data Wrangler-Flow erstellt haben, haben Sie möglicherweise ein Modell anhand der Daten trainiert, die Sie transformiert haben. Bei Datensätzen mit demselben Schema können Sie Parameter verwenden, um dieselben Transformationen auf einen anderen Datensatz anzuwenden und ein anderes Modell zu trainieren. Sie können die neuen Datensätze verwenden, um Inferenzen mit Ihrem Modell durchzuführen, oder Sie könnten sie verwenden, um Ihr Modell neu zu trainieren.

Im Allgemeinen haben Parameter die folgenden Attribute:

  • Name – Der Name, den Sie für den Parameter angeben

  • Typ – Der Wertetyp, für den der Parameter steht

  • Standardwert – Der Wert des Parameters, wenn Sie keinen neuen Wert angeben

Anmerkung

DateTime-Parameter haben ein Zeitbereichsattribut, das sie als Standardwert verwenden.

Data Wrangler verwendet geschweifte Klammern und {{}}, um anzuzeigen, dass ein Parameter im Amazon S3-Pfad verwendet wird. Sie können zum Beispiel ein URL solches wie haben. s3://amzn-s3-demo-bucket1/{{example_parameter_name}}/example-dataset.csv

Sie erstellen einen Parameter, wenn Sie die Amazon S3-Datenquelle bearbeiten, die Sie importiert haben. Sie können jeden Teil des Dateipfads auf einen Parameterwert setzen. Sie können den Parameterwert entweder auf einen Wert oder ein Muster festlegen. Im Folgenden sind die verfügbaren Parameterwerttypen im Data Wrangler-Flow aufgeführt:

  • Zahl

  • String

  • Muster

  • DateTime

Anmerkung

Sie können keinen Muster- oder DateTime-Parameter für den Namen des Buckets im Amazon S3-Pfad erstellen.

Sie müssen eine Zahl als Standardwert für einen Zahlenparameter festlegen. Sie können den Wert des Parameters auf eine andere Zahl ändern, wenn Sie einen Parameter bearbeiten oder wenn Sie einen Verarbeitungsauftrag starten. Im S3-Pfad, s3://amzn-s3-demo-bucket/example-prefix/example-file-1.csv, können Sie beispielsweise einen Zahlenparameter erstellen, der anstelle von number_parameter 1 benannt wird. Ihr S3-Pfad wird jetzt als s3://amzn-s3-demo-bucket/example-prefix/example-file-{{number_parameter}}.csv angezeigt. Der Pfad zeigt weiterhin auf den example-file-1.csv-Datensatz, bis Sie den Wert des Parameters ändern. Wenn Sie den Wert von number_parameter in 2 ändern, ist der Pfad jetzt s3://amzn-s3-demo-bucket/example-prefix/example-file-2.csv. Sie können example-file-2.csv in Data Wrangler importieren, wenn Sie die Datei an diesen Amazon S3-Speicherort hochgeladen haben.

Ein Zeichenfolgenparameter speichert eine Zeichenfolge als Standardwert. Im S3-Pfad, s3://amzn-s3-demo-bucket/example-prefix/example-file-1.csv, können Sie beispielsweise einen Zeichenfolgenparameter erstellen, der anstelle von string_parameter example-file-1.csv benannt wird. Der Pfad wird jetzt als s3://amzn-s3-demo-bucket/example-prefix/{{string_parameter}} angezeigt. Er entspricht weiterhin s3://amzn-s3-demo-bucket/example-prefix/example-file-1.csv, bis Sie den Wert des Parameters ändern.

Anstatt den Dateinamen als Zeichenfolgenparameter anzugeben, können Sie einen Zeichenfolgenparameter unter Verwendung des gesamten Amazon S3-Pfads erstellen. Sie können im Zeichenfolgenparameter einen Datensatz von einem beliebigen Amazon S3-Standort angeben.

Ein Musterparameter speichert eine Zeichenfolge mit regulärem Ausdruck (PythonREGEX) als Standardwert. Sie können einen Musterparameter verwenden, um mehrere Datendateien gleichzeitig zu importieren. Um mehr als ein Objekt gleichzeitig zu importieren, geben Sie einen Parameterwert an, der den Amazon S3-Objekten entspricht, die Sie importieren.

Sie können auch einen Musterparameter für die folgenden Datensätze erstellen:

  • s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-prefix/example-file-1.csv

  • s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-prefix/example-file-2.csv

  • s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-prefix/example-file-10.csv

  • s3://amzn-s3-demo-bucket/example-prefix/example-file-0123.csv

Für s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-prefix/example-file-1.csv können Sie anstelle von 1 einen Musterparameter erstellen und den Standardwert des Parameters auf \d+ setzen. Die \d+ REGEX Zeichenfolge entspricht einer oder mehreren Dezimalziffern. Wenn Sie einen Musterparameter mit dem Namen pattern_parameter erstellen, wird Ihr S3-Pfad als s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-prefix/example-file-{{pattern_parameter}}.csv angezeigt.

Sie können auch Musterparameter verwenden, um alle CSV Objekte in Ihrem Bucket abzugleichen. Um alle Objekte in einem Bucket abzugleichen, erstellen Sie einen Musterparameter mit dem Standardwert von .* und legen Sie den Pfad auf s3://amzn-s3-demo-bucket/{{pattern_parameter}}.csv fest. Das .* Zeichen entspricht einer beliebigen Zeichenfolge im Pfad.

Der s3://amzn-s3-demo-bucket/{{pattern_parameter}}.csv Pfad kann mit den folgenden Datensätzen übereinstimmen.

  • example-file-1.csv

  • other-example-file.csv

  • example-file-a.csv

Ein DateTime-Parameter speichert das Format mit den folgenden Informationen:

  • Ein Format für die Analyse von Zeichenfolgen innerhalb eines Amazon S3-Pfads.

  • Ein relativer Zeitbereich zur Begrenzung der übereinstimmenden DateTime-Werte

Beispielsweise steht 2020/01/01 im Amazon S3-Dateipfad, s3://amzn-s3-demo-bucket/2020/01/01/example-dataset.csv, für eine Datumsangabe im Format von year/month/day. Sie können den Zeitbereich des Parameters auf ein Intervall wie 1 years oder 24 hours festlegen. Ein Intervall von 1 years entspricht allen S3-Pfaden mit Datumsangaben, die zwischen der aktuellen Uhrzeit und der Zeit liegen, die genau ein Jahr vor der aktuellen Uhrzeit liegt. Die aktuelle Uhrzeit ist der Zeitpunkt, zu dem Sie mit dem Exportieren der Transformationen beginnen, die Sie an den Daten vorgenommen haben. Weitere Informationen zum Exportieren der Daten finden Sie unter Export. Wenn das aktuelle Datum 2022/01/01 ist und der Zeitraum 1 years lautet, entspricht der S3-Pfad Datensätzen wie den folgenden:

  • s3://amzn-s3-demo-bucket/2021/01/01/example-dataset.csv

  • s3://amzn-s3-demo-bucket/2021/06/30/example-dataset.csv

  • s3://amzn-s3-demo-bucket/2021/12/31/example-dataset.csv

Die DateTime-Werte innerhalb eines relativen Zeitbereichs ändern sich im Laufe der Zeit. Die S3-Pfade, die in den relativen Zeitbereich fallen, können sich ebenfalls unterscheiden.

Für den Amazon S3-Dateipfad, s3://amzn-s3-demo-bucket1/20200101/example-dataset.csv, ist 20220101 ein Beispiel für einen Pfad, der zu einem DateTime-Parameter werden kann.

Um eine Tabelle mit allen Parametern anzuzeigen, die Sie im Data Wrangler-Flow erstellt haben, wählen Sie `{{}}` rechts neben dem Textfeld, das den Amazon S3-Pfad enthält. Wenn Sie einen von Ihnen erstellten Parameter nicht mehr benötigen, können Sie ihn bearbeiten oder löschen. Um einen Parameter zu bearbeiten oder zu löschen, wählen Sie die Symbole rechts neben dem Parameter.

Wichtig

Bevor Sie einen Parameter löschen, stellen Sie sicher, dass Sie ihn an keiner Stelle in Ihrem Data Wrangler-Flow verwendet haben. Gelöschte Parameter, die sich noch im Flow befinden, verursachen Fehler.

Sie können Parameter für jeden Schritt Ihres Data Wrangler-Flows erstellen. Sie können einen beliebigen Parameter löschen, den Sie erstellt haben. Wenn Sie Transformationen auf Daten anwenden, die für Ihren Anwendungsfall nicht mehr relevant sind, können Sie die Werte der Parameter ändern. Wenn Sie die Werte der Parameter ändern, werden auch die importierten Daten geändert.

Die folgenden Abschnitte enthalten zusätzliche Beispiele und allgemeine Anleitungen zur Verwendung von Parametern. Sie können die Abschnitte verwenden, um zu verstehen, welche Parameter für Sie am besten geeignet sind.

Anmerkung

Die folgenden Abschnitte enthalten Prozeduren, die die Data Wrangler-Schnittstelle verwenden, um die Parameter zu überschreiben und einen Verarbeitungsauftrag zu erstellen.

Sie können die Parameter auch mithilfe der folgenden Verfahren überschreiben.

Gehen Sie wie folgt vor, um Ihren Data Wrangler-Flow zu exportieren und den Wert eines Parameters zu überschreiben.

  1. Wählen Sie das + neben dem Knoten aus, die Sie exportieren möchten.

  2. Klicken Sie auf Exportieren nach.

  3. Wählen Sie den Speicherort aus, an den Sie die Daten exportieren möchten.

  4. Geben Sie unter parameter_overrides verschiedene Werte für die von Ihnen erstellten Parameter an.

  5. Ausführen des Jupyter Notebooks.

Sie können Parameter verwenden, um Transformationen in Ihrem Data Wrangler-Flow auf verschiedene Dateien anzuwenden, die einem Muster im Amazon S3 S3-Pfad entsprechen. URI Auf diese Weise können Sie die Dateien in Ihrem S3-Bucket angeben, die Sie mit hoher Spezifität transformieren möchten. Beispielsweise können Sie einen Datensatz mit dem Pfad s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-prefix-0/example-prefix-1/example-prefix-2/example-dataset.csv haben. Verschiedene Datensätze mit dem Namen example-dataset.csv werden unter vielen verschiedenen Beispielpräfixen gespeichert. Die Präfixe können auch fortlaufend nummeriert sein. Sie können Muster für die Zahlen im Amazon S3 erstellenURI. Musterparameter werden verwendetREGEX, um eine beliebige Anzahl von Dateien auszuwählen, die dem Muster des Ausdrucks entsprechen. Die folgenden REGEX Muster könnten nützlich sein:

  • .* – Entspricht keinem oder mehreren beliebigen Zeichens, mit Ausnahme von Zeilenumbruchzeichen

  • .+ – Entspricht einem oder mehreren beliebigen Zeichens, mit Ausnahme von Zeilenumbruchzeichen

  • \d+ – Entspricht einer oder mehreren beliebigen Dezimalstellen

  • \w+ – Entspricht einem oder mehreren beliebigen alphanumerischen Zeichen

  • [abc-_]{2,4} – Entspricht einer Zeichenfolge mit zwei, drei oder vier Zeichen, die sich aus dem in Klammern angegebenen Zeichensatz zusammensetzt

  • abc|def – Entspricht der einen oder anderen Zeichenfolge. Die Operation entspricht beispielsweise entweder abc oder def

Sie können jede Zahl in den folgenden Pfaden durch einen einzelnen Parameter ersetzen, der den Wert \d+ hat.

  • s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-prefix-3/example-prefix-4/example-prefix-5/example-dataset.csv

  • s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-prefix-8/example-prefix-12/example-prefix-13/example-dataset.csv

  • s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-prefix-4/example-prefix-9/example-prefix-137/example-dataset.csv

Das folgende Verfahren erstellt einen Musterparameter für einen Datensatz mit dem Pfad s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-prefix-0/example-prefix-1/example-prefix-2/example-dataset.csv.

Gehen Sie wie folgt vor, um einen Musterparameter zu erstellen.

  1. Wählen Sie neben dem Datensatz, den Sie importiert haben, die Option Datensatz bearbeiten aus.

  2. Markieren Sie die 0 im Eintrag example-prefix-0.

  3. Geben Sie Werte für folgende Felder ein:

    • Name – Ein Name für den Parameter

    • Typ – Muster

    • Wert – \d+ ein regulärer Ausdruck, der einer oder mehreren Ziffern entspricht

  4. Wählen Sie Create (Erstellen) aus.

  5. Ersetzen Sie den URI Pfad 1 und den 2 im S3-Pfad durch den Parameter. Der Pfad sollte das folgende Format aufweisen: s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-prefix-{{example_parameter_name}}/example-prefix-{{example_parameter_name}}/example-prefix-{{example_parameter_name}}/example-dataset.csv

Im Folgenden finden Sie ein allgemeines Verfahren zum Erstellen eines Musterparameters.

  1. Navigieren Sie zu Ihrem Data Wrangler-Ablauf.

  2. Wählen Sie neben dem Datensatz, den Sie importiert haben, die Option Datensatz bearbeiten aus.

  3. Markieren Sie den Teil vonURI, den Sie als Wert für den Musterparameter verwenden.

  4. Wählen Sie Benutzerdefinierten Parameter erstellen aus.

  5. Geben Sie Werte für folgende Felder ein:

    • Name – Ein Name für den Parameter

    • Typ – Muster

    • Wert – Ein regulärer Ausdruck, der das Muster enthält, das Sie speichern möchten.

  6. Wählen Sie Create (Erstellen) aus.

Sie können Parameter verwenden, um Transformationen in Ihrem Data Wrangler-Flow auf verschiedene Dateien anzuwenden, die ähnliche Pfade haben. Beispielsweise können Sie einen Datensatz mit dem Pfad s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-prefix-0/example-prefix-1/example-prefix-2/example-dataset.csv haben.

Möglicherweise haben Sie die Transformationen aus Ihrem Data Wrangler-Flow, die Sie auf Datensätze unter example-prefix-1 angewendet haben. Möglicherweise möchten Sie dieselben Transformationen auf den Bereich example-dataset.csv anwenden, der unter example-prefix-10 oder example-prefix-20 fällt.

Sie können einen Parameter erstellen, der den Wert 1 speichert. Wenn Sie die Transformationen auf verschiedene Datensätze anwenden möchten, können Sie Verarbeitungsaufträge erstellen, die den Wert des Parameters durch einen anderen Wert ersetzen. Der Parameter dient als Platzhalter, den Sie ändern können, wann Sie die Transformationen aus Ihrem Data Wrangler-Flow auf neue Daten anwenden möchten. Sie können den Wert des Parameters überschreiben, wenn Sie einen Data Wrangler-Verarbeitungsauftrag erstellen, um die Transformationen in Ihrem Data Wrangler-Flow auf verschiedene Datensätze anzuwenden.

Gehen Sie wie folgt vor, um numerische Parameter für s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-prefix-0/example-prefix-1/example-prefix-2/example-dataset.csv zu erstellen.

Gehen Sie wie folgt vor, um Parameter für den vorherigen URI S3-Pfad zu erstellen.

  1. Navigieren Sie zu Ihrem Data Wrangler-Ablauf.

  2. Wählen Sie neben dem Datensatz, den Sie importiert haben, die Option Datensatz bearbeiten aus.

  3. Markieren Sie die Zahl in einem Beispielpräfix von example-prefix-number.

  4. Wählen Sie Benutzerdefinierten Parameter erstellen aus.

  5. Geben Sie in das Feld Name einen Namen für den Parameter an.

  6. Wählen Sie für Typ die Option Ganzzahl aus.

  7. Geben Sie für Wert die Zahl an.

  8. Erstellen Sie Parameter für die verbleibenden Zahlen, indem Sie den Vorgang wiederholen.

Nachdem Sie die Parameter erstellt haben, wenden Sie die Transformationen auf Ihren Datensatz an und erstellen Sie einen Zielknoten für sie. Weitere Informationen zu Zielknoten finden Sie unter Export.

Gehen Sie wie folgt vor, um die Transformationen aus Ihrem Data Wrangler-Flow auf einen anderen Zeitraum anzuwenden. Es wird davon ausgegangen, dass Sie einen Zielknoten für die Transformationen in Ihrem Flow erstellt haben.

Gehen Sie wie folgt vor, um den Wert eines numerischen Parameters in einem Data Wrangler-Verarbeitungsauftrag zu ändern.

  1. Wählen Sie in Ihrem Data Wrangler-Flow die Option Auftrag erstellen

  2. Wählen Sie nur den Zielknoten aus, der die Transformationen des Datensatzes enthält, der die DateTime-Parameter enthält.

  3. Wählen Sie Auftrag konfigurieren aus.

  4. Wählen Sie Parameter aus.

  5. Wählen Sie den Namen eines Parameters aus, den Sie erstellt haben.

  6. Ändern Sie den Wert des Parameters.

  7. Wiederholen Sie dieses Verfahren für die anderen Parameter.

  8. Wählen Sie Ausführen aus.

Sie können Parameter verwenden, um Transformationen in Ihrem Data Wrangler-Flow auf verschiedene Dateien anzuwenden, die ähnliche Pfade haben. Beispielsweise können Sie einen Datensatz mit dem Pfad s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-prefix/example-dataset.csv haben.

Möglicherweise haben Sie die Transformationen aus Ihrem Data Wrangler-Flow, die Sie auf Datensätze unter example-prefix angewendet haben. Möglicherweise möchten Sie dieselben Transformationen auf example-dataset.csv unter another-example-prefix oder example-prefix-20 anwenden.

Sie können einen Parameter erstellen, der den Wert example-prefix speichert. Wenn Sie die Transformationen auf verschiedene Datensätze anwenden möchten, können Sie Verarbeitungsaufträge erstellen, die den Wert des Parameters durch einen anderen Wert ersetzen. Der Parameter dient als Platzhalter, den Sie ändern können, wann Sie die Transformationen aus Ihrem Data Wrangler-Flow auf neue Daten anwenden möchten. Sie können den Wert des Parameters überschreiben, wenn Sie einen Data Wrangler-Verarbeitungsauftrag erstellen, um die Transformationen in Ihrem Data Wrangler-Flow auf verschiedene Datensätze anzuwenden.

Gehen Sie folgendermaßen vor, um einen Zeichenfolgenparameter für s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-prefix/example-dataset.csv zu erstellen.

Gehen Sie wie folgt vor, um einen Parameter für den vorherigen URI S3-Pfad zu erstellen.

  1. Navigieren Sie zu Ihrem Data Wrangler-Ablauf.

  2. Wählen Sie neben dem Datensatz, den Sie importiert haben, die Option Datensatz bearbeiten aus.

  3. Markieren Sie das Beispielpräfix example-prefix.

  4. Wählen Sie Benutzerdefinierten Parameter erstellen aus.

  5. Geben Sie in das Feld Name einen Namen für den Parameter an.

  6. Wählen Sie unter Type (Typ) die Option String (Zeichenfolge) aus.

  7. Geben Sie für Wert das Präfix an.

Nachdem Sie den Parameter erstellt haben, wenden Sie die Transformationen auf Ihren Datensatz an und erstellen Sie einen Zielknoten für sie. Weitere Informationen zu Zielknoten finden Sie unter Export.

Gehen Sie wie folgt vor, um die Transformationen aus Ihrem Data Wrangler-Flow auf einen anderen Zeitraum anzuwenden. Es wird davon ausgegangen, dass Sie einen Zielknoten für die Transformationen in Ihrem Flow erstellt haben.

Gehen Sie wie folgt vor, um den Wert eines numerischen Parameters in einem Data Wrangler-Verarbeitungsauftrag zu ändern:

  1. Wählen Sie in Ihrem Data Wrangler-Flow die Option Auftrag erstellen

  2. Wählen Sie nur den Zielknoten aus, der die Transformationen des Datensatzes enthält, der die DateTime-Parameter enthält.

  3. Wählen Sie Auftrag konfigurieren aus.

  4. Wählen Sie Parameter aus.

  5. Wählen Sie den Namen eines Parameters aus, den Sie erstellt haben.

  6. Ändern Sie den Wert des Parameters.

  7. Wiederholen Sie dieses Verfahren für die anderen Parameter.

  8. Wählen Sie Ausführen aus.

Verwenden Sie DateTime-Parameter, um Transformationen in Ihrem Data Wrangler-Flow auf verschiedene Zeiträume anzuwenden. Markieren Sie den Teil von Amazon S3URI, der einen Zeitstempel hat, und erstellen Sie einen Parameter dafür. Wenn Sie einen Parameter erstellen, geben Sie einen Zeitraum von der aktuellen Zeit bis zu einem Zeitpunkt in der Vergangenheit an. Beispielsweise könnten Sie einen Amazon S3 habenURI, der wie folgt aussieht:s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-prefix/2022/05/15/example-dataset.csv. Sie können 2022/05/15 als DateTime-Parameter speichern. Wenn Sie ein Jahr als Zeitraum angeben, umfasst der Zeitraum den Zeitpunkt, an dem Sie den Verarbeitungsauftrag mit dem DateTime-Parameter ausgeführt haben, und die Uhrzeit vor genau einem Jahr. Wenn der Zeitpunkt, an dem Sie den Verarbeitungsauftrag ausführen, der 6. September 2022 oder 2022/09/06 ist, können die Zeiträume Folgendes umfassen:

  • s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-prefix/2022/03/15/example-dataset.csv

  • s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-prefix/2022/01/08/example-dataset.csv

  • s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-prefix/2022/07/31/example-dataset.csv

  • s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-prefix/2021/09/07/example-dataset.csv

Die Transformationen im Data Wrangler-Flow gelten für alle vorherigen Präfixe. Wenn Sie den Wert des Parameters im Verarbeitungsauftrag ändern, wird der Wert des Parameters im Data Wrangler-Flow nicht geändert. Gehen Sie wie folgt vor, um die Transformationen auf Datensätze innerhalb eines anderen Zeitraums anzuwenden:

  1. Erstellen Sie einen Zielknoten, der alle Transformationen enthält, die Sie verwenden möchten.

  2. Erstellen Sie einen Data Wrangler-Flow.

  3. Konfigurieren Sie den Auftrag so, dass er einen anderen Zeitraum für den Parameter verwendet. Wenn Sie den Wert des Parameters im Verarbeitungsauftrag ändern, wird der Wert des Parameters im Data Wrangler-Flow nicht geändert.

Weitere Informationen zu Zielknoten und Data Wrangler-Aufträgen finden Sie unter Export.

Das folgende Verfahren erstellt einen DateTime-Parameter für den Amazon S3-Pfad: s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-prefix/2022/05/15/example-dataset.csv.

Gehen Sie wie folgt vor, um einen Datetime-Parameter für den vorherigen URI S3-Pfad zu erstellen.

  1. Navigieren Sie zu Ihrem Data Wrangler-Ablauf.

  2. Wählen Sie neben dem Datensatz, den Sie importiert haben, die Option Datensatz bearbeiten aus.

  3. Markieren Sie den Teil vonURI, den Sie als Wert für den Datetime-Parameter verwenden.

  4. Wählen Sie Benutzerdefinierten Parameter erstellen aus.

  5. Geben Sie in das Feld Name einen Namen für den Parameter an.

  6. Wählen Sie als Typ die Option DateTime aus.

    Anmerkung

    Standardmäßig wählt Data Wrangler die Option Vordefiniert aus, was ein Dropdown-Menü zur Auswahl eines Datumsformats bietet. Das von Ihnen verwendete Zeitstempelformat ist jedoch möglicherweise nicht verfügbar. Anstatt Vordefiniert als Standardoption zu verwenden, können Sie Benutzerdefiniert wählen und das Zeitstempelformat manuell angeben.

  7. Öffnen Sie für das Datumsformat das Dropdown-Menü nach Vordefiniert und wählen Sie yyyy/MM/dd. Das Format yyyy/MM/dd entspricht dem Jahr, Monat, Tag des Zeitstempels.

  8. Wählen Sie für Zeitzone eine Zeitzone aus.

    Anmerkung

    Die Daten, die Sie analysieren, haben möglicherweise Zeitstempel, die in einer anderen Zeitzone als Ihrer Zeitzone verwendet wurden. Stellen Sie sicher, dass die von Ihnen gewählte Zeitzone mit der Zeitzone der Daten übereinstimmt.

  9. Geben Sie unter Zeitraum den Zeitraum für den Parameter an.

  10. (Optional) Geben Sie eine Beschreibung ein, um zu beschreiben, wie Sie den Parameter verwenden.

  11. Wählen Sie Create (Erstellen) aus.

Nachdem Sie die DateTime-Parameter erstellt haben, wenden Sie die Transformationen auf Ihren Datensatz an und erstellen Sie einen Zielknoten für sie. Weitere Informationen zu Zielknoten finden Sie unter Export.

Gehen Sie wie folgt vor, um die Transformationen aus Ihrem Data Wrangler-Flow auf einen anderen Zeitraum anzuwenden. Es wird davon ausgegangen, dass Sie einen Zielknoten für die Transformationen in Ihrem Flow erstellt haben.

Gehen Sie wie folgt vor, um den Wert eines DateTime-Parameters in einem Data Wrangler-Verarbeitungsauftrag zu ändern:

  1. Wählen Sie in Ihrem Data Wrangler-Flow die Option Auftrag erstellen

  2. Wählen Sie nur den Zielknoten aus, der die Transformationen des Datensatzes enthält, der die DateTime-Parameter enthält.

  3. Wählen Sie Auftrag konfigurieren aus.

  4. Wählen Sie Parameter aus.

  5. Wählen Sie den Namen eines DateTime-Parameters aus, den Sie erstellt haben.

  6. Ändern Sie unter Zeitraum den Zeitraum für die Datensätze.

  7. Wählen Sie Ausführen aus.