Platform For AI:MTableエキスパンダー

制限事項

このコンポーネントは、MaxCompute、Flink、およびDeep Learning Containers (DLC) の計算エンジンをサポートしています。

Platform for AI (PAI) コンソールでのコンポーネントの設定

• 入力ポート

  入力ポート (左から右へ)	データ型	推奨上流コンポーネント	必須/任意
  data	なし	MTableアセンブラ 預言者	可

• コンポーネントパラメータ

  タブ	項目	説明
  フィールド設定	selectedCol	計算された列の名前。 このパラメーターの値は、MTABLE形式のSTRING型です。
  	reservedCols	アルゴリズムによって予約される列。
  パラメーター設定	スキーマ	展開された列の名前とタイプ。 このパラメーターの値は、colname coltype[, colname2, coltype2[, ...]] 形式です。 たとえば、値はf0 string, f1 bigint, f2 doubleです。
  	handleInvalidMethod	無効な値を処理するために使用されるメソッド。 有効な値： ERROR: エラーが返されます。 デフォルト値です。 SKIP: 無効な値はスキップされます。
  実行チューニング	数の労働者	労働者の数。 このパラメーターは、Memory per worker, unit MBパラメーターと一緒に使用する必要があります。 このパラメーターの値は正の整数でなければなりません。 有効な値: [1,9999] 。
  	ワーカあたりのメモリ、単位MB	各ワーカーのメモリサイズ。 有効値: 1024〜64 × 1024。 単位：MB。

コーディングによるコンポーネントの設定

次のコードをPyAlink Scriptコンポーネントのコードエディターにコピーできます。 これにより、PyAlinkスクリプトコンポーネントはMTable Expanderコンポーネントのように機能します。

import numpy as np
import pandas as pd
from pyalink.alink import *
 
df_data = pd.DataFrame([
      ["a1", "11L", 2.2],
      ["a1", "12L", 2.0],
      ["a2", "11L", 2.0],
      ["a2", "12L", 2.0],
      ["a3", "12L", 2.0],
      ["a3", "13L", 2.0],
      ["a4", "13L", 2.0],
      ["a4", "14L", 2.0],
      ["a5", "14L", 2.0],
      ["a5", "15L", 2.0],
      ["a6", "15L", 2.0],
      ["a6", "16L", 2.0]
])
 
input = BatchOperator.fromDataframe(df_data, schemaStr='id string, f0 string, f1 double')
 
zip = GroupByBatchOp()\
	.setGroupByPredicate("id")\
	.setSelectClause("id, mtable_agg(f0, f1) as m_table_col")
 
flatten = FlattenMTableBatchOp()\
	.setReservedCols(["id"])\
	.setSelectedCol("m_table_col")\
	.setSchemaStr('f0 string, f1 int')
 
zip.linkFrom(input).link(flatten).print()