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Alink

Alink是基于Flink的通用算法平台,由阿里巴巴计算平台PAI团队研发。

开源算法列表

pyAlink

快速开始--PyAlink 使用介绍

使用前准备：

1. 确保使用环境中有Python3，版本>=3.5。
2. 根据 Python 版本下载对应的 pyalink 包：
   • Python 3.5：链接1 链接2 (MD5: 9714e5e02b4681a55263970abc6dbe57)
   • Python 3.6：链接1 链接2 (MD5: 112638a81c05f1372f9dac880ec527e6)
   • Python 3.7：链接1 链接2 (MD5: 9b483da5176977e4f330ca7675120fed)
   • Python 3.8：链接1 链接2 (MD5: d04aa5d367bc653d5e872e1eba3494cd)
3. 使用 easy_install 进行安装 easy_install [存放的路径]/pyalink-0.0.1-py3.*.egg。需要注意的是：
   • 如果之前安装过 pyalink，请先使用 pip uninstall pyalink 卸载之前的版本。
   • 如果有多个版本的 Python，可能需要使用特定版本的 easy_install，比如 easy_install-3.7。
   • 如果使用 Anaconda，则需要在 Anaconda 命令行中进行安装。

开始使用：

我们推荐通过 Jupyter Notebook 来使用 PyAlink，能获得更好的使用体验。

使用步骤：

1. 在命令行中启动Jupyter：jupyter notebook，并新建 Python 3 的 Notebook 。
2. 导入 pyalink 包：from pyalink.alink import *。
3. 使用方法创建本地运行环境： useLocalEnv(parallism, flinkHome=None, config=None)。 其中，参数 parallism 表示执行所使用的并行度；flinkHome 为 flink 的完整路径，默认使用 PyAlink 自带的 flink-1.9.0 路径；config为Flink所接受的配置参数。运行后出现如下所示的输出，表示初始化运行环境成功：

JVM listening on ***
Python listening on ***

4. 开始编写 PyAlink 代码，例如：

source = CsvSourceBatchOp()\
    .setSchemaStr("sepal_length double, sepal_width double, petal_length double, petal_width double, category string")\
    .setFilePath("http://alink-dataset.cn-hangzhou.oss.aliyun-inc.com/csv/iris.csv")
res = source.select("sepal_length", "sepal_width")
df = res.collectToDataframe()
print(df)

编写代码：

在 PyAlink 中，算法组件提供的接口基本与 Java API 一致，即通过默认构造方法创建一个算法组件，然后通过 setXXX 设置参数，通过 link/linkTo/linkFrom 与其他组件相连。 这里利用 Jupyter 的自动补全机制可以提供书写便利。

对于批式作业，可以通过批式组件的 print/collectToDataframe/collectToDataframes 等方法或者 BatchOperator.execute() 来触发执行；对于流式作业，则通过 StreamOperator.execute() 来启动作业。

更多用法：

• DataFrame与Operator互转
• StreamOperator数据预览
• UDF使用

Q&A：

Q：能否连接远程 Flink 集群进行计算？

A：通过方法可以连接一个已经启动的 Flink 集群：useRemoteEnv(host, port, parallelism, flinkHome=None, localIp="localhost", shipAlinkAlgoJar=True, config=None)。其中，参数

• host 和 port 表示集群的地址；
• parallelism 表示执行作业的并行度；
• flinkHome 为 flink 的完整路径，默认使用 PyAlink 自带的 flink-1.9.0 路径；
• localIp 指定实现 Flink DataStream 的打印预览功能时所需的本机IP地址，需要 Flink 集群能访问。默认为localhost。
• shipAlinkAlgoJar 是否将 PyAlink 提供的 Alink 算法包传输给远程集群，如果远程集群已经放置了 Alink 算法包，那么这里可以设为 False，减少数据传输。

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Q：如何停止长时间运行的Flink作业？

A：使用本地执行环境时，使用 Notebook 提供的“停止”按钮即可。 使用远程集群时，需要使用集群提供的停止作业功能。

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Q：能否直接使用 Python 脚本而不是 Notebook 运行？

A：可以。但需要在代码最后调用 resetEnv()，否则脚本不会退出。

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如何在集群上运行Alink算法

1. 准备Flink集群

  wget https://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.9.0/flink-1.9.0-bin-scala_2.11.tgz
  tar -xf flink-1.9.0-bin-scala_2.11.tgz && cd flink-1.9.0
  ./bin/start-cluster.sh

2. 准备Alink算法包

  git clone https://github.com/alibaba/Alink.git
  cd Alink && mvn -Dmaven.test.skip=true clean package shade:shade

3. 运行Java示例

  ./bin/flink run -p 1 -c com.alibaba.alink.ALSExample [path_to_Alink]/examples/target/alink_examples-0.1-SNAPSHOT.jar
  # ./bin/flink run -p 2 -c com.alibaba.alink.GBDTExample [path_to_Alink]/examples/target/alink_examples-0.1-SNAPSHOT.jar
  # ./bin/flink run -p 2 -c com.alibaba.alink.KMeansExample [path_to_Alink]/examples/target/alink_examples-0.1-SNAPSHOT.jar