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Platform For AI:MTable展開

更新時間:Jul 13, 2024

該組件將MTable展開成Table。

使用限制

支援的計算引擎為MaxCompute、Flink和DLC。

可視化配置組件參數

  • 輸入樁

    輸入樁(從左至右)

    資料類型

    建議上遊組件

    是否必選

    資料

  • 組件參數

    頁簽

    參數

    描述

    欄位設定

    選中的列名

    計算資料行對應的列名,類型是STRING,格式是MTABLE。

    演算法保留列名

    選擇演算法保留列。

    參數設定

    Schema

    展開的列名和類型。格式為colname coltype[, colname2, coltype2[, ...]],例如f0 string, f1 bigint, f2 double

    處理無效值的方法

    處理無效值的方法,取值如下:

    • ERROR(預設值):拋異常。

    • SKIP:跳過。

    執行調優

    節點個數

    與單個節點記憶體大小參數配對使用。取值為[1, 9999]的正整數。

    單個節點記憶體大小,單位M

    取值範圍為1024 MB~64*1024 MB。

通過代碼方式配置組件

您可以將以下代碼複製到PyAlink指令碼組件中,使PyAlink指令碼組件實現與該組件相同的功能。

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()