github.com-alibaba-Alink_-_2019-11-28_18-34-12

github.com-alibaba-Alink_-_2019-11-28_18-34-12

Posted by

Download
ITEM TILE – File Size: 6.6K

Alink is the Machine Learning algorithm platform based on Flink, developed by the PAI team of Alibaba computing platform.

English| 简体中文

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。

开源算法列表

TB1n.edorj1gK0jSZFOXXc7GpXa-1635-714.png

pyAlink

TB1TmKloAL0gK0jSZFxXXXWHVXa-2070-1380.pn

快速开始–PyAlink 使用介绍

使用前准备:

  1. 确保使用环境中有Python3,版本>=3.5。
  2. 根据 Python 版本下载对应的 pyalink 包:
  3. 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。

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: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,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 ***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("http://alink-dataset.cn-hangzhou.oss.aliyun-inc.com/csv/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: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 – hostport 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

  1. 准备Flink集群wget https://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.9.0/flink-1.9.0-bin-scala_2.11.tgztar -xf flink-1.9.0-bin-scala_2.11.tgz && cd flink-1.9.0./bin/start-cluster.sh

  2. 准备Alink算法包git clone https://github.com/alibaba/Alink.gitcd 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 [pathtoAlink]/examples/target/alink_examples-0.1-SNAPSHOT.jar

    ./bin/flink run -p 2 -c com.alibaba.alink.GBDTExample [pathtoAlink]/examples/target/alink_examples-0.1-SNAPSHOT.jar

    ./bin/flink run -p 2 -c com.alibaba.alink.KMeansExample [pathtoAlink]/examples/target/alink_examples-0.1-SNAPSHOT.jar

    “`

To restore the repository download the bundle

wget https://archive.org/download/github.com-alibaba-Alink_-_2019-11-28_18-34-12/alibaba-Alink_-_2019-11-28_18-34-12.bundle

and run:

 git clone alibaba-Alink_-_2019-11-28_18-34-12.bundle 

Source: https://github.com/alibaba/Alink
Uploader: alibaba
Upload date: 2019-11-28