Java 类名：com.alibaba.alink.operator.stream.dataproc.format.KvToColumnsStreamOp
Python 类名：KvToColumnsStreamOp

功能介绍

将数据格式从 Kv 转成 Columns，将KV转换成不同的列。setSchemaStr 设置列名和数据类型，列名需要与KV中的Key保持一致。

参数说明

| 名称 | 中文名称 | 描述 | 类型 | 是否必须？ | 取值范围 | 默认值 | | —- | —- | —- | —- | —- | —- | —- |

| kvCol | KV列名 | KV列的列名 | String | ✓ | 所选列类型为 [STRING] | |

| schemaStr | Schema | Schema。格式为”colname coltype[, colname2, coltype2[, …]]”，例如”f0 string, f1 bigint, f2 double” | String | ✓ | | |

| handleInvalid | 解析异常处理策略 | 解析异常处理策略，可选为ERROR（抛出异常）或者SKIP（输出NULL） | String | | “ERROR”, “SKIP” | “ERROR” |

| kvColDelimiter | 分隔符 | 当输入数据为稀疏格式时，key-value对之间的分隔符 | String | | | “,” |

| kvValDelimiter | 分隔符 | 当输入数据为稀疏格式时，key和value的分割符 | String | | | “:” |

| reservedCols | 算法保留列名 | 算法保留列 | String[] | | | null |

代码示例

Python 代码

  1. from pyalink.alink import *
  3. import pandas as pd
  5. useLocalEnv(1)
  7. df = pd.DataFrame([
  8.     ['1', '{"f0":"1.0","f1":"2.0"}', '$3$0:1.0 1:2.0', 'f0:1.0,f1:2.0', '1.0,2.0', 1.0, 2.0],
  9.     ['2', '{"f0":"4.0","f1":"8.0"}', '$3$0:4.0 1:8.0', 'f0:4.0,f1:8.0', '4.0,8.0', 4.0, 8.0]])
  11. data = StreamOperator.fromDataframe(df, schemaStr="row string, json string, vec string, kv string, csv string, f0 double, f1 double")
  13. op = KvToColumnsStreamOp()\
  14.     .setKvCol("kv")\
  15.     .setReservedCols(["row"]).setSchemaStr("f0 double, f1 double")\
  16.     .linkFrom(data)
  17. op.print()
  18. StreamOperator.execute()

Java 代码

  1. import org.apache.flink.types.Row;
  3. import com.alibaba.alink.operator.stream.StreamOperator;
  4. import com.alibaba.alink.operator.stream.dataproc.format.KvToColumnsStreamOp;
  5. import com.alibaba.alink.operator.stream.source.MemSourceStreamOp;
  6. import org.junit.Test;
  8. import java.util.Arrays;
  9. import java.util.List;
  11. public class KvToColumnsStreamOpTest {
  12.     @Test
  13.     public void testKvToColumnsStreamOp() throws Exception {
  14.         List <Row> df = Arrays.asList(
  15.             Row.of("1", "{\"f0\":\"1.0\",\"f1\":\"2.0\"}", "$3$0:1.0 1:2.0", "f0:1.0,f1:2.0", "1.0,2.0", 1.0, 2.0),
  16.             Row.of("2", "{\"f0\":\"4.0\",\"f1\":\"8.0\"}", "$3$0:4.0 1:8.0", "f0:4.0,f1:8.0", "4.0,8.0", 4.0, 8.0)
  17.         );
  18.         StreamOperator <?> data = new MemSourceStreamOp(df,
  19.             "row string, json string, vec string, kv string, csv string, f0 double, f1 double");
  20.         StreamOperator <?> op = new KvToColumnsStreamOp()
  21.             .setKvCol("kv")
  22.             .setReservedCols("row").setSchemaStr("f0 double, f1 double")
  23.             .linkFrom(data);
  24.         op.print();
  25.         StreamOperator.execute();
  26.     }
  27. }

运行结果

| row | f0 | f1 | | —- | —- | —- |

| 1 | 1.0 | 2.0 |

| 2 | 4.0 | 8.0 |