執行表存儲實體查詢時，帶有python的Azure ML-（SSLError（SSLError（'寫操作超時'，），））

Question

嗨，我正在嘗試通過執行從表存儲帳戶中查詢數據的python腳本來開始Azure ML算法。 我這樣做：

entities_Azure=table_session.query_entities(table_name=table_name, 
                                                filter="PartitionKey eq '" + partitionKey + "'",
                                                select='PartitionKey,RowKey,Timestamp,value',
                                                next_partition_key = next_pk,
                                                next_row_key = next_rk, top=1000)  

我傳入了調用此代碼所在的函數時所需的變量，並且通過在Azure ML中包含一個zip文件來包含該函數。

我認為該錯誤是由於查詢時間太長或類似的原因所致，但它必須花費很長時間，因為我可能不得不查詢大量數據。...我看着Windows Azure存儲表連接后的SO 超時，在達到這些查詢的指定閾值方面，我認為這是一個類似的問題，但是我不知道如何避免。 該程序的運行時間只有大約1.5分鍾，然后才超時。

關於這種情況為什么發生以及我如何能夠解決的任何想法？

編輯：

根據Peter Pan-MSFT的建議，我運行了一個更具體的查詢：

entities_Azure=table_service.query_entities(table_name='#######',select='PartitionKey,RowKey,Timestamp,value', next_partition_key = None, next_row_key = None, top=2)

這返回以下錯誤日志：

Error 0085: The following error occurred during script evaluation, please view the output log for more information:  
---------- Start of error message from Python interpreter ----------  
data:text/plain,Caught exception while executing function: Traceback (most recent call last):    

File "C:\server\invokepy.py", line 169, in 
batch odfs = mod.azureml_main(*idfs)    

File "C:\temp\azuremod.py", line 61, in 
azureml_main entities_Azure=table_service.query_entities(table_name='######',select='PartitionKey,RowKey,Timestamp,value', next_partition_key = None, next_row_key = None, top=2)    

File "./Script Bundle\azure\storage\table\tableservice.py", line 421, in query_entities
 response = self._perform_request(request)    

File "./Script Bundle\azure\storage\storageclient.py", line 171, in _perform_request
 resp = self._filter(request)    

File "./Script Bundle\azure\storage\table\tableservice.py", line 664, in _perform_request_worker
 return self._httpclient.perform_request(request)    

File "./Script Bundle\azure\storage\_http\httpclient.py", line 181, in perform_request
 self.send_request_body(connection, request.body)    

File "./Script Bundle\azure\storage\_http\httpclient.py", line 145, in send_request_body
 connection.send(None)    

File "./Script Bundle\azure\storage\_http\requestsclient.py", line 81, in send
 self.response = self.session.request(self.method, self.uri, data=request_body, headers=self.headers, timeout=self.timeout)    

File "C:\pyhome\lib\site-packages\requests\sessions.py", line 456, in request
 resp = self.send(prep, **send_kwargs)    

File "C:\pyhome\lib\site-packages\requests\sessions.py", line 559, in send
 r = adapter.send(request, **kwargs)    

File "C:\pyhome\lib\site-packages\requests\adapters.py", line 382, in send
 raise SSLError(e, request=request) 

SSLError: The write operation timed out    
---------- End of error message from Python  interpreter 
---------- Start time: UTC 11/18/2015 11:39:32 End time: UTC 11/18/2015 11:40:53

希望這會給情況帶來更多的見解！

Answer 1

我試圖用我自己生成的數據填充表存儲，並希望通過像您這樣的查詢來重現您的問題，但是失敗了。

我發現了REST API的表存儲查詢超時問題（用於python封裝的REST API的Azure存儲sdk）。 表服務REST API的頁面（ https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/azure/dd894042.aspx ）“查詢超時和分頁”顯示：

針對Table服務的查詢一次最多可以返回1,000個項目，並且最多可以執行五秒鍾。 如果結果集包含1,000多個項目，或者查詢未在五秒鍾內完成，或者查詢超出了分區邊界，則響應中包含的標頭將為開發人員提供繼續令牌，以便在站點上恢復查詢。結果集中的下一項。 可能會為查詢表操作或查詢實體操作返回連續令牌標頭。

請注意，分配給請求的用於計划和處理查詢的總時間為30秒，其中包括執行查詢的5秒。

查詢可能不返回任何結果，但仍返回繼續標頭。

我認為問題是由達到這些單獨的閾值引起的。

另外，我在Data Input and Output使用了模塊Reader ， Data Input and Output通過Azure Table設置了數據源，以在Azure ML Studio實驗中成功快速地讀取1000個實體。

對於這種情況，建議您使用指定的查詢過濾器來查詢表存儲，例如：

entities_Azure=table_session.query_entities(table_name=table_name,
      filter="PartitionKey eq '" + partitionKey + "' and Rowkey eq '" + rowkey + "'",
      select='PartitionKey,RowKey,Timestamp,value',
      next_partition_key = next_pk,
      next_row_key = next_rk, top=1000) 

我們可以使用此代碼來判斷問題是連接問題還是閾值問題。

如有任何疑問，請隨時告訴我。

Answer 2

在Azure ML實驗中，我在Access Azure博客存儲中遇到了一個非常類似的問題。 我第一次發布時並沒有意識到它們是相似的。 但是，隨着調試和幫助的繼續，這一點變得非常清楚。

底線：通過HTTPS / SSL訪問azure.storage.*時，發生帶有超時的azure.storage.* 。 如果更改“ TableService”的創建以強制使用HTTP（ protocol='http' ），則超時錯誤將停止。

table_service = TableService(account_name='myaccount', account_key='mykey',protocol='http')

完整的分析可以在上面的StackOverflow帖子中找到。 但是，我看到了這一點，覺得應該在這里直接提及以幫助搜索。 該修復程序適用於azure.storage.table，azure.storage.blob，azure.storage.page和azure.storage.queue。

PS。 是的，我知道使用HTTP並不是最佳選擇，但是，您正在 Azure 中運行所有內容。 當您離開Azure ML（或Azure應用服務）時，可以切換回HTTPS。