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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,欢迎大家加入Alink开源用户钉钉群进行交流。

开源算法列表

PyAlink 使用截图

快速开始

PyAlink 使用介绍

使用前准备：

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包名和版本说明：

• PyAlink 根据 Alink 所支持的 Flink 版本提供不同的 Python 包： 其中，pyalink 包对应为 Alink 所支持的最新 Flink 版本，当前为 1.11，而 pyalink-flink-*** 为旧版本的 Flink 版本，当前提供 pyalink-flink-1.10 和 pyalink-flink-1.9。
• Python 包的版本号与 Alink 的版本号一致，例如1.2.0。

安装步骤：

1. 确保使用环境中有Python3，版本限于 3.6 和 3.7。
2. 确保使用环境中安装有 Java 8。
3. 使用 pip 命令进行安装： pip install pyalink、pip install pyalink-flink-1.10 或者 pip install pyalink-flink-1.9。

安装注意事项：

1. pyalink 和 pyalink-flink-*** 不能同时安装，也不能与旧版本同时安装。 如果之前安装过 pyalink 或者 pyalink-flink-***，请使用pip uninstall pyalink 或者 pip uninstall pyalink-flink-*** 卸载之前的版本。
2. 出现pip安装缓慢或不成功的情况，可以参考这篇文章修改pip源，或者直接使用下面的链接下载 whl 包，然后使用 pip 安装：
   • Flink 1.11：链接 (MD5: 8a38e8009712afcbf5ecdb297db3c8ac)
   • Flink 1.10：链接 (MD5: 8a38e8009712afcbf5ecdb297db3c8ac)
   • Flink 1.9: 链接 (MD5: 2f25eec02a692661c0f0f3a89e5c2f0c)
3. 如果有多个版本的 Python，可能需要使用特定版本的 pip，比如 pip3；如果使用 Anaconda，则需要在 Anaconda 命令行中进行安装。

安装文件系统和 Hive 依赖 jar 包:

安装 PyAlink 之后，可以直接运行 download_pyalink_dep_jars 命令，下载支持文件系统功能所需要的 jar 包。

如果提示找不到这个命令，可以尝试直接运行脚本： python3 -c 'from pyalink.alink.download_pyalink_dep_jars import main;main()'。

运行这个命令后，将提问是否安装某种文件系统对应的 jar 包，并选择合适的版本。 当前支持的文件系统包括：

• OSS：1.10.0
• Hadoop：2.4.1, 2.6.5, 2.7.5, 2.8.3
• Hive：2-0-v0.1, 2-1-v0.1, 2-2-v0.1, 2-3-v0.1, 3-1-v0.1

这些 jar 包将被下载到 PyAlink 安装路径的 lib 目录下。 注意，这里要求运行命令时有 PyAlink 安装目录的权限。

运行命令时，也可以增加参数：download_pyalink_dep_jars -d，将下载默认的 jar 包：

• OSS：1.10.0
• Hadoop：2.8.3
• Hive：2-3-v0.1

开始使用：

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可以通过 Jupyter Notebook 来开始使用 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，一般情况不需要设置；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 ***

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("https://alink-release.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/data-files/iris.csv")
res = source.select(["sepal_length", "sepal_width"])
df = res.collectToDataframe()
print(df)

编写代码：

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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 Notebook 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：

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• DataFrame 与 Operator 互转
• StreamOperator 数据预览
• UDF/UDTF/SQL 使用
• 与 PyFlink 一同使用
• PyAlink 常见问题

Java 接口使用介绍

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示例代码

String URL = "https://alink-release.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/data-files/iris.csv";
String SCHEMA_STR = "sepal_length double, sepal_width double, petal_length double, petal_width double, category string";

BatchOperator data = new CsvSourceBatchOp()
        .setFilePath(URL)
        .setSchemaStr(SCHEMA_STR);

VectorAssembler va = new VectorAssembler()
        .setSelectedCols(new String[]{"sepal_length", "sepal_width", "petal_length", "petal_width"})
        .setOutputCol("features");

KMeans kMeans = new KMeans().setVectorCol("features").setK(3)
        .setPredictionCol("prediction_result")
        .setPredictionDetailCol("prediction_detail")
        .setReservedCols("category")
        .setMaxIter(100);

Pipeline pipeline = new Pipeline().add(va).add(kMeans);
pipeline.fit(data).transform(data).print();

Flink-1.11 的 Maven 依赖

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.alink</groupId>
    <artifactId>alink_core_flink-1.11_2.11</artifactId>
    <version>1.2.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-streaming-scala_2.11</artifactId>
    <version>1.11.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-table-planner_2.11</artifactId>
    <version>1.11.0</version>
</dependency>

Flink-1.10 的 Maven 依赖

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.alink</groupId>
    <artifactId>alink_core_flink-1.10_2.11</artifactId>
    <version>1.2.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-streaming-scala_2.11</artifactId>
    <version>1.10.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-table-planner_2.11</artifactId>
    <version>1.10.0</version>
</dependency>

Flink-1.9 的 Maven 依赖

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.alink</groupId>
    <artifactId>alink_core_flink-1.9_2.11</artifactId>
    <version>1.2.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-streaming-scala_2.11</artifactId>
    <version>1.9.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-table-planner_2.11</artifactId>
    <version>1.9.0</version>
</dependency>

快速开始在集群上运行Alink算法

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1. 准备Flink集群

  wget https://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.11.0/flink-1.10.0-bin-scala_2.11.tgz
  tar -xf flink-1.11.0-bin-scala_2.11.tgz && cd flink-1.11.0
  ./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-1.1-SNAPSHOT.jar
  # ./bin/flink run -p 1 -c com.alibaba.alink.GBDTExample [path_to_Alink]/examples/target/alink_examples-1.1-SNAPSHOT.jar
  # ./bin/flink run -p 1 -c com.alibaba.alink.KMeansExample [path_to_Alink]/examples/target/alink_examples-1.1-SNAPSHOT.jar

部署

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集群部署