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DataRobot APIのリソース > APIリファレンスドキュメント > バッチ予測API > 予測の出力結果オプション

予測の出力結果オプション

予測 > ジョブ定義タブまたはバッチ予測APIを使用して、予測先を設定できます。 このトピックでは、UIとAPIの両方の出力オプションについて説明します。

備考

サポートされている出力オプションの詳細なリストについては、予測バッチでサポートされているデータソースを参照してください。

出力オプション 説明
ローカルファイルストリーミング スコアリングされたデータをURLエンドポイントを介してストリーミングし、ジョブが実行状態に移行したときにすぐにダウンロードできるようにします。
HTTP write スコアリングのために絶対URLに書き込むデータをストリーミングします。 このオプションは、Amazon S3、Azure、およびGoogle Cloud Platformの事前署名されたURLにデータを書き込むことができます。
データベース接続
JDBC write ジョブ定義またはバッチ予測APIで提供されたデータ送信先の詳細を使用して、予測結果をJDBCデータソースに書き戻します。
クラウドストレージ接続
Amazon S3 write アクセスキー（IDとキー）とセッショントークン（オプション）で構成されるDataRobot資格情報を使用して、スコアリングされたデータをパブリックまたはプライベートS3バケットに書き込みます
Azure Blob Storage write Azure接続文字列で構成されるDataRobot資格情報を使用して、スコアリングされたデータをAzure Blob Storageに書き込みます。
Google Cloud Storage write Google Cloud Storageからスコアリングを行うには、JSON形式のアカウントキーで構成される資格情報をDataRobotで設定する必要があります。
データウェアハウス接続
BigQuery write ジョブ定義またはバッチ予測APIで提供されたデータ送信先の詳細を使用して、BigQueryでデータをスコアリングします。
Snowflake write ジョブ定義またはバッチ予測APIで提供されたデータ送信先の詳細を使用して、Snowflakeでデータをスコアリングします。
Azure Synapse write ジョブ定義またはバッチ予測APIで提供されたデータ送信先の詳細を使用して、Synapseでデータをスコアリングします。
その他の接続
Tableau write Tableauを使用してデータをスコアリングし、バッチ予測APIを介してデータの宛先の詳細を提供します。

カスタムCSV形式を使用する場合は、CSVを処理するすべての出力オプションはその形式に従います。 出力に表示される列は、出力形式に関するセクションに記載されます。

ローカルファイルストリーミング

ジョブが出力オプションとしてローカルファイルストリーミングで設定されている場合、ジョブがRUNNING状態になるとすぐにスコアリングされたデータのダウンロードを開始できます。 以下のジョブデータJSONの例では、ローカルファイルストリーミングリクエストを作成するために必要なURLは、linksオブジェクトのdownloadキーで使用できます。

{
  "elapsedTimeSec": 97,
  "failedRows": 0,
  "jobIntakeSize": 1150602342,
  "jobOutputSize": 107791140,
  "jobSpec": {
    "deploymentId": "5dc1a6a9865d6c004dd881ef",
    "maxExplanations": 0,
    "numConcurrent": 4,
    "passthroughColumns": null,
    "passthroughColumnsSet": null,
    "predictionWarningEnabled": null,
    "thresholdHigh": null,
    "thresholdLow": null
  },
  "links": {
    "download": "https://app.datarobot.com/api/v2/batchPredictions/5dc45e583c36a100e45276da/download/",
    "self": "https://app.datarobot.com/api/v2/batchPredictions/5dc45e583c36a100e45276da/"
  },
  "logs": [
    "Job created by user@example.org from 203.0.113.42 at 2019-11-07 18:11:36.870000",
    "Job started processing at 2019-11-07 18:11:49.781000",
    "Job done processing at 2019-11-07 18:13:14.533000"
  ],
  "percentageCompleted": 0.0,
  "scoredRows": 3000000,
  "status": "COMPLETED",
  "statusDetails": "Job done processing at 2019-11-07 18:13:14.533000"
}

DataRobotでのデータの取り込みおよびスコアリングよりもダウンロード処理の方が早い場合、DataRobotがスコアリングされたデータを到着するとすぐに（チャンクで）ストリーミングするため、ダウンロード速度が遅く感じられることがあります。

完全な例については、このユースケースを参照してください。

HTTP write

通常のURLでバッチ予測をポイントすると、DataRobotがデータをストリーミングしてスコアリングを行います。

パラメーター 例 説明
type http 出力にHTTPを使用します。
url https://example.com/datasets/scored.csv ファイルが書き込まれた場所を指定する絶対URL。

URLには、オプションで次のようなユーザー名とパスワードを含めることができます。https://username:password@example.com/datasets/scoring.csv

httpアダプターは、S3、Azure、またはGCPから事前署名済みURLへのデータの書き込みに使用できます。

JDBC write

DataRobotは予測結果のJDBCデータソースへの書き戻しをサポートしています。 そのため、バッチ予測APIは、安全に保存された資格情報を使用して外部データソースと統合されます。

以下の表に記載されているように、予測 > ジョブ定義タブまたはバッチ予測API（outputSettings）を使用してデータの宛先の詳細を提供します。

UIフィールド パラメーター 例 説明
宛先タイプ type jdbc JDBCデータストアを出力として使用します。
+ 接続を選択する dataStoreId 5e4bc5b35e6e763beb9db14a 外部データソースID。
資格情報を入力してください credentialId 5e4bc5555e6e763beb9db147 （オプション）ユーザー名とパスワードを含む保存資格情報のID。 資格情報の安全な保存を参照してください。
表 table scoring_data スコアリングされたデータが書き込まれるデータベース表の名前。
スキーマ schema public （オプション）スコアリングされたデータが書き込まれるスキーマの名前。
データベース catalog output_data （オプション）出力データを書き込むために指定されたデータベースカタログの名前。
書き込み戦略のオプション
書き込み戦略 statementType update ステートメントタイプ、insert、update、またはinsertUpdate。

に存在しない場合は表を作成する（挿入、または挿入 + 更新の場合）		 create_table_if_not_exists true （オプション）既存の表が検出されなかった場合は、statementTypeパラメーターで定義された戦略でデータを書き込む前に表の作成を試みます。
行識別子
（更新、または挿入+更新の場合）		 updateColumns ['index'] （オプション）statementTypeがupdateまたinsertUpdateはに設定されたときに更新される列名を含む文字列のリスト。
行識別子
（更新、または挿入+更新の場合）		 where_columns ['refId'] （オプション）statementTypeがupdateまたはinsertUpdateに設定されたときに選択される列名を含む文字列のリスト。
高度なオプション
コミット間隔 commitInterval 600 （オプション）JDBCソースへのコミット間の時間間隔を秒単位で定義します。 0に設定した場合、バッチ予測操作ではコミットの前にジョブ全体が書き込まれます。 デフォルト：600

備考

ターゲットデータベースがDataRobotの出力フォーマットの列命名規則をサポートしていない場合、列名の再マッピングを使用して、出力列名をターゲットデータベースがサポートする形式に書き換えることができます（たとえば、名前からスペースを削除します）。

ステートメントタイプ

書き込み戦略オプションを扱う場合、状況に応じて、次のステートメントタイプを使用してデータを書き込むことができます。

ステートメントタイプ 説明
insert スコアリングされたデータ行は、新しいエントリーとしてターゲットデータベースに挿入されます。 空の表への書き込みに適しています。
update 結果行の行識別子と一致するターゲットデータベース内のスコアリングされたデータエントリーは、新しい結果で更新されます（updateColumnsで識別される列）。 既存の表への書き込みに適しています。
insertUpdate 結果行（where_columns）の行識別子と一致するターゲットデータベース内のエントリーは、新しい結果で更新されます（updateクエリー）。 他のすべての結果行は、新しいエントリーとして挿入されます（insertクエリー）。
createTable (廃止) DataRobotはcreateTableを推奨しなくなりました。 create_table_if_not_existsをTrueに設定した別のオプションを使用してください。 使用された場合、スコアリングされたデータはINSERTクエリーを使用して新しい表に保存されます。 スコアリングの前に表が存在していてはいけません。

許可対象の送信元IPアドレス

DataRobotから開始される接続は、以下のIPアドレスのいずれかから行われます。

ホスト：https://app.datarobot.com ホスト：https://app.eu.datarobot.com
100.26.66.209 18.200.151.211
54.204.171.181 18.200.151.56
54.145.89.18 18.200.151.43
54.147.212.247 54.78.199.18
18.235.157.68 54.78.189.139
3.211.11.187 54.78.199.173
52.1.228.155 18.200.127.104
3.224.51.250 34.247.41.18
44.208.234.185 99.80.243.135
3.214.131.132 63.34.68.62
3.89.169.252 34.246.241.45
3.220.7.239 52.48.20.136
52.44.188.255
3.217.246.191

備考

これらのIPアドレスは、DataRobot使用のためにのみ予約されています。

Amazon S3 write

DataRobotはスコアリングされたデータを、パブリックとプライベートバケットの両方に保存できます。 S3に書き込むためには、アクセスキー（IDおよびキー）とオプションのセッショントークンで構成される資格情報をDataRobotで設定する必要があります。

UIフィールド パラメーター 例 説明
宛先タイプ type s3 入力にS3を使用します。
URL url s3://bucket-name/results/scored.csv 書き込みするファイルの絶対URL。
形式 format csv CSV（デフォルト）または寄木細工。
+ 資格情報を追加 credentialId 5e4bc5555e6e763beb9db147 UIで、このURLは資格情報が必要ですを選択して、+資格情報の追加フィールドを有効にします。 このURLの明示的なアクセス資格情報が必要な場合は必須、そうでない場合はオプションです。 資格情報の安全な保存を参照してください。
高度なオプション
エンドポイントURL endpointUrl https://s3.us-east-1.amazonaws.com （オプション）APIゲートウェイや別のS3互換のストレージサービスを使用するなど、S3への接続に使用するエンドポイントをオーバーライドします。

AWS資格情報は暗号化され、スコアリング時にAWSとの通信用にクライアントをセットアップするときにのみ解読されます。

備考

AWS内でプライベートAIクラウドを実行中の場合は、ジョブデータに明示的な資格情報を提供しないでS3バケットにアクセスするIAMインスタンスプロファイルを使用して、アプリケーションインスタンスの明示的な資格情報を指定できます。 詳細については、AWSの記事IAMインスタンスプロファイルの作成を参照してください。

Azure Blob Storage write

Azure Blob Storageは、大きなファイルをスコアリングするためのオプションです。 データセットをAzure Blob Storageに保存するには、Azure Connection文字列で構成される資格情報をDataRobotで設定する必要があります。

UIフィールド パラメーター 例 説明
宛先タイプ type azure 入力にはAzure Blob Storageを使用します。
URL url https://myaccount.blob.core.windows.net/datasets/scored.csv 書き込みするファイルの絶対URL。
形式 format csv （オプション）CSV（デフォルト）または寄木細工。
+ 資格情報を追加 credentialId 5e4bc5555e6e763beb488dba UIで、このURLは資格情報が必要ですを選択して、+資格情報の追加フィールドを有効にします。 このURLに対する明示的なアクセス資格情報が必要な場合は必須です（そうでない場合はオプション）。 資格情報の安全な保存を参照してください。

Azureの資格情報は暗号化されており、スコアリング時にAzureとの通信において、クライアントを設定する際にのみ解読されます。

Google Cloud Storage write

DataRobotは、Google Cloud Storageアダプターもサポートしています。 データセットをGoogle Cloud Storageに保存するには、JSON形式のアカウントキーで構成される資格情報をDataRobotで設定する必要があります。

UIフィールド パラメーター 例 説明
宛先タイプ type gcp 出力にGoogle Cloud Storageを使用します。
URL url gcs://bucket-name/datasets/scored.csv ファイルが書き込まれた場所を指定する絶対URL。
形式 format csv （オプション）CSV（デフォルト）または寄木細工。
+ 資格情報を追加 credentialId 5e4bc5555e6e763beb488dba このURLの明示的なアクセス資格情報が必要な場合は必須、そうでない場合はオプションです。資格情報の安全な保存を参照してください。

GCP資格情報は暗号化されており、スコアリング時にGCPとの通信において、クライアントを設定する際にのみ解読されます。

BigQuery write

スコアリングにBigQueryを使用するには、次の表で説明するように、予測 > ジョブ定義タブまたはバッチ予測API（outputSettings）を使用してデータの宛先の詳細を指定します。

UIフィールド パラメーター 例 説明
宛先タイプ type bigquery 出力にGoogle Cloud Storageを使用して、GCSからBigQuery表にデータを取り込みます。
データセット dataset my_dataset 使用するBigQueryデータセット
表 table my_table 出力に使用するデータセットのBigQuery表。
バケット名 bucket my-bucket-in-gcs BiqQuery表にロードまたはBiqQuery表からアンロードするためにデータファイルが保存されるGCPバケット。
+ 資格情報を追加 credentialId 5e4bc5555e6e763beb488dba このバケットに対する明示的なアクセス資格情報が必要な場合は必須です（そうでない場合はオプション）。 UIで、この接続には資格情報が必要ですを選択して、+ 資格情報の追加フィールドを有効にします。 資格情報の安全な保存を参照してください。

完全なAPI例については、例セクションを参照してください。

Snowflake write

スコアリングにSnowflakeを使用するには、次の表で説明するように、予測 > ジョブ定義タブまたはバッチ予測API（outputSettings）を使用してデータの宛先の詳細を指定します。

UIフィールド パラメーター 例 説明
宛先タイプ type snowflake アダプタータイプ。
接続オプション
+ 接続を選択する dataStoreId 5e4bc5b35e6e763beb9db14a SnowflakeデータソースのID。
資格情報を入力してください credentialId 5e4bc5555e6e763beb9db147 （オプション）Snowflakeのユーザー名とパスワードを含む保存済み資格情報のID。
表 table RESULTS 結果を保存するSnowflakeの表の名前。
スキーマ schema PUBLIC （オプション）スコアリングする表が含まれるスキーマの名前。
データベース catalog OUTPUT （オプション）出力データを書き込むために指定されたデータベースカタログの名前。
外部ステージオプションを使用する
クラウドストレージタイプ cloudStorageType s3 （オプション）Snowflake外部ステージで使用するクラウドストレージバックエンドのタイプ。 次の3つのクラウドストレージプロバイダーの1つである場合があります。 s3/azure/gcp。 デフォルト設定ではs3が指定されています。
外部ステージ externalStage my_s3_stage Snowflakeの外部ステージ。 UIで、外部ステージを使用を選択して、外部ステージフィールドを有効にします。
エンドポイントURL（S3のみ） endpointUrl https://www.example.com/datasets/ （オプション）APIゲートウェイや別のS3互換のストレージサービスを使用するなど、S3への接続に使用するエンドポイントをオーバーライドします。 UIで、クラウドストレージタイプのS3オプションについて、詳細オプションを表示をクリックしてエンドポイントURLフィールドを表示します。
+ 資格情報を追加 cloudStorageCredentialId 6e4bc5541e6e763beb9db15c （オプション）Snowflakeステージで使用するストレージバックエンド（S3/Azure/GCS）の保存済み資格情報のID。 UIで、このURLは資格情報が必要ですを選択して、+資格情報の追加フィールドを有効にします。
書き込み戦略のオプション（フォールバックJDBC接続用）
書き込み戦略 statementType insert Snowflake外部ステージを使用している場合statementTypeはinsertです。 ただし、UIには2つの設定オプションがあります。
  • 外部ステージを設定していない場合、接続はデフォルトでJDBCになり、挿入または更新を選択できます。

が存在しない場合は表を作成する（挿入用）		 create_table_if_not_exists true （オプション）既存の表が検出されない場合は、作成を試みます。
高度なオプション
コミット間隔 commitInterval 600 （オプション）JDBCソースへのコミット間の時間間隔を秒単位で定義します。 0に設定した場合、バッチ予測操作ではコミットの前にジョブ全体が書き込まれます。 デフォルト：600

完全なAPI例については、例セクションを参照してください。

Azure Synapse write

Synapseをスコアリングに使用するには、次の表で説明するように、予測 > ジョブ定義タブまたはバッチ予測API（outputSettings）を使用してデータの宛先の詳細を指定します。

UIフィールド パラメーター 例 説明
宛先タイプ type synapse アダプタータイプ。
接続オプション
+ 接続を選択する dataStoreId 5e4bc5b35e6e763beb9db14a SynapseデータソースのID。
資格情報を入力してください credentialId 5e4bc5555e6e763beb9db147 （オプション）Synapseのユーザー名とパスワードを含む保存済み資格情報のID。
表 table RESULTS 結果を保存するSynapseの表の名前。
スキーマ schema dbo （オプション）スコアリングする表を含むスキーマの名前。
外部ステージオプションを使用する
外部データソース externalDatasource my_data_source Synapseで外部データソース用に作成された識別子の名前。
+ 資格情報を追加 cloudStorageCredentialId 6e4bc5541e6e763beb9db15c （オプション）Azure Blobストレージ用の保存済み資格情報のID。
書き込み戦略のオプション（フォールバックJDBC接続用）
書き込み戦略 statementType insert Synapse外部ステージを使用している場合statementTypeはinsertです。 ただし、UIには2つの設定オプションがあります。
  • 外部ステージを設定していない場合、接続はデフォルトでJDBCになり、挿入、更新、または挿入 + 更新を選択できます。

に存在しない場合は表を作成する（挿入、または挿入 + 更新の場合）		 create_table_if_not_exists true （オプション）既存の表が検出されなかった場合は、statementTypeパラメーターで定義された戦略でデータを書き込む前に表の作成を試みます。
表が存在しない場合は作成する create_table_if_not_exists true （オプション）既存の表が検出されない場合は、表の作成を試みます。
高度なオプション
コミット間隔 commitInterval 600 （オプション）JDBCソースへのコミット間の時間間隔を秒単位で定義します。 0に設定した場合、バッチ予測操作ではコミットの前にジョブ全体が書き込まれます。 デフォルト：600

完全なAPI例については、例セクションを参照してください。

備考

Azure Synapseは、既定のMicrosoft SQL Serverよりも少ない照合数をサポートしています。 詳細については、Azure Synapseドキュメントを参照してください。

Tableau write

Tableauをスコアリングに使用するには、次の表で説明するように、予測 > ジョブ定義タブまたはバッチ予測API（outputSettings）を使用してデータの宛先の詳細を指定します。

UIフィールド パラメーター 例 説明
宛先タイプ type tableau Tableauを出力に使用します。
Tableau URL URL https://xxxx.online.tableau.com オンラインTableauサーバーへのURL。
サイト名 siteName datarobottrial Tableauサイト名。
+ 資格情報を追加 credentialId 5e4bc5555e6e763beb488dba 指定された資格情報を使用してTableau URLにアクセスする。 UIで、この接続には資格情報が必要ですを選択して、+ 資格情報の追加フィールドを有効にします。 資格情報の安全な保存を参照してください。
+ Tableauのプロジェクトとデータソースを選択 dataSourceId 0e470cc1-8178-4e8d-b159-6ae1db202394 TableauデータソースのID。 UIで、新しいデータソースの作成を選択し、新しいデータソース名を追加します。 または、既存のデータソースを使用するを選択します。
出力オプション overwrite true データを上書きするにはtrueを指定し、データセットに追加するにはfalseを指定します。 UIで、新しいデータソースの作成を選択し、上書きまたは追加を選択します。
更新しました March 3, 2024