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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。
- 确保使用环境中有Python3，版本>=3.5。
- 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-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。
- 如果之前安装过 pyalink，请先使用
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("http://alink-dataset.cn-hangzhou.oss.aliyun-inc.com/csv/iris.csv")
res = source.select("sepal_length", "sepal_width")
df = res.collectToDataframe()
print(df)
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。
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。