Azure ML studio导出数据Azure Storage V2

Question

我已经发布了我的问题here，他们建议我在这里发布。我试图将数据从Azure ML导出到Azure存储，但我有这个错误：

写入云存储时出错：远程服务器返回错误：（400）错误请求..请检查网址。 。 （错误0151）

我的blob存储配置是Storage v2 / Standard，并且要求将安全传输设置为已启用。

如果我将Require secure transfer set设置为disabled，则导出正常。

如何将需要的安全传输设置为已启用，将数据导出到我的blob存储？

Answer 1

根据官方教程qazxsw poi，有两种身份验证类型可用于将数据导出到Azure Blob存储：SAS和帐户。对它们的描述如下。

4. 对于身份验证类型，如果您知道存储支持通过SAS URL进行访问，请选择公共（SAS URL）。 SAS URL是一种特殊类型的URL，可以使用Azure存储实用程序生成，并且仅在有限时间内可用。它包含身份验证和下载所需的所有信息。 对于URI，键入或粘贴定义帐户和公共blob的完整URI。
5. 对于私人帐户，请选择“帐户”，然后提供帐户名称和帐户密钥，以便实验可以写入存储帐户。 帐户名称：键入或粘贴要保存数据的帐户的名称。例如，如果存储帐户的完整URL是Export to Azure Blob Storage，则应键入myshared。 帐户密钥：粘贴与帐户关联的存储访问密钥。

我尝试使用一个简单的模块组合作为下面的图和Python代码来测试你得到的问题。

http://myshared.blob.core.windows.net

当我尝试使用我的Blob Storage V2帐户的身份验证类型

import pandas as pd

def azureml_main(dataframe1 = None, dataframe2 = None):
    dataframe1 = pd.DataFrame(data={'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]})
    return dataframe1,

时，我得到了与您相同的问题，错误代码是Account，如下所示，点击Error 0151链接下的View error log按钮。

View output log

错误0151

写入云存储时出错。请检查URL。

当模块尝试将数据写入云存储但URL不可用或无效时，会发生Azure机器学习中的此错误。

解决方法检查URL并验证它是否可写。

异常消息

• 写入云存储时出错（可能是错误的URL）。
• 写入云存储时出错：{0}。请检查网址。

根据上面的错误描述，错误应该是由带有帐户信息的模块代码错误生成SAS的blob url引起的。我认为代码是旧的，与新的V2存储API或API版本信息不兼容。您可以向Export Data报告。

但是，我切换到使用feedback.azure.com身份验证类型来输入我的容器的SAS查询字符串的blob url，我通过SAS工具生成如下，它工作正常。

图1：右键单击Blob Storage帐户的容器，然后单击Azure Storage Explorer

Get Shared Access Signature

图2：启用权限（建议使用UTC时区）并单击Write按钮

Create

图3：复制值，并使用像Query string这样的容器SAS查询字符串构建blob网址

https://<account name>.blob.core.windows.net/<container name>/<blob name><query string>

注意：blob必须不存在于容器中，否则将导致。