问题一：机器学习PAI只能用再建一个 done分区的方式吗？instance.status 这种方式可行吗？
机器学习PAI只能用再建一个 done分区的方式吗？instance.status 这种方式可行吗？
参考答案：
没有表分区对应instance id的概念。但是你可以从openapi拿到所有实例，https://help.aliyun.com/zh/dataworks/developer-reference/api-listinstances
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问题二：机器学习PAI我如何知道某个表某个分区的instances id呢？
机器学习PAI如果我想本地查某个表的某个分区的状态，
我看到pyodps可以这样。
instance = o.get_instance('2016042605520945g9k5pvyi2')
instance.status
但是我如何知道某个表某个分区的instances id呢？
而且odps.list_instances() 得到的instances id 与dataworks运维里查的不一样。
odps.list_instances() 的结果是前面数字，后面字母。
dataworks运维里查的只有一串数字
参考答案：
可以参考下
import datetime
import sys
from odps import ODPS
获取前1天或N天的日期，beforeOfDay=1：前1天；beforeOfDay=N：前N天
def getdate(beforeOfDay):
today = datetime.datetime.now()
# 计算偏移量 offset = datetime.timedelta(days=-beforeOfDay) # 获取想要的日期的时间 re_date = (today + offset).strftime('%Y%m%d') return re_date
table上传完成后在signal table中创建一个done分区
signal_table = '{table_name}'
round = 60
sec = 300
每5分钟检查一次，一共60次，共等待5个小时
日期
day = getdate(1)
print(day)
得到表
import time
while round > 0:
t = o.get_table(signal_table)
exist = t.exist_partition('day=%s.done'%(day)) if exist: print("found partition %s.done"%(day)) sys.exit(0) print(time.asctime( time.localtime(time.time()) ),",can not found partition %s.done"%(day)) time.sleep(sec)
print("can not found partition %s.done"%(day))
sys.exit(1)
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