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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:
- 确保使用环境中有Python3,版本>=3.5。
- 确保使用环境中安装有 Java 8。
- 根据 Python 版本下载对应的 pyalink 包:
- 使用
easy_install
进行安装easy_install [存放的路径]/pyalink-***.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。
- 如果之前安装过 pyalink,请先使用
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:
- 在命令行中启动Jupyter:
jupyter notebook
,并新建 Python 3 的 Notebook 。 - 导入 pyalink 包:
from pyalink.alink import *
。 - 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 ***
- 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:
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:
Q&A:
Q:安装 PyAlink 后,使用时报错:AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'jvm
,如何解决?
A:这个报错信息是因为 PyAlink 的 Java 部分没有成功启动导致的:
- 请先检查是否正确安装 Java 8,可以在 Jupyter 中直接运行
!java --version
,如果正确显示版本号(比如 1.8.*)则正常,否则请安装 Java 8,并检查环境变量是否正确。 - 在 Jupyter 中运行
import pyalink; print(pyalink.__path__)
,应该输出一个路径。 请使用系统的文件管理工具定位到这个目录,如果这个目录包含有名为alink
和lib
目录则正常,否则 pyalink 安装有问题,请卸载重装。
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。
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。
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。
如何在集群上运行Alink算法
- 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
- 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
- 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