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

功能介绍

将数据格式从 Vector 转成 Columns,vector中的数据拆分成多列
一条输入对应一条输出结果,输入的vector可以为稀疏格式,也可以为稠密格式。
vector的数据维度不需要保持一致。
setReservedCols设置保留的输入列。
设置SchemaStr时需要注意,字段个数必须小于等于vector列的最小维度。字段名称和类型用空格分隔,类型必须为double。
当vector维度大于SchemaStr中的字段个数时,输入vector中后面的维度会被忽略。如果vector在前面维度没有值,默认输出为0.0。

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 | | —- | —- | —- | —- | —- | —- | —- |

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

| vectorCol | 向量列名 | 向量列对应的列名 | String | ✓ | 所选列类型为 [DENSE_VECTOR, SPARSE_VECTOR, STRING, VECTOR] | |

| 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” |

| 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 *
  2. import pandas as pd
  3. useLocalEnv(1)
  4. df = pd.DataFrame([
  5. ['1', '{"f0":"1.0","f1":"2.0"}', '$4$0:1.0 3:2.0', 'f0:1.0,f1:2.0', '1.0,2.0', 1.0, 2.0],
  6. ['2', '{"f0":"4.0","f1":"8.0"}', '$3$0:4.0 2:8.0', 'f0:4.0,f1:8.0', '4.0,8.0', 4.0, 8.0]])
  7. data = StreamOperator.fromDataframe(df, schemaStr="row string, json string, vec string, kv string, csv string, f0 double, f1 double")
  8. op = VectorToColumnsStreamOp()\
  9. .setVectorCol("vec")\
  10. .setReservedCols(["row"])\
  11. .setSchemaStr("f0 double, f1 double, f2 double")\
  12. .linkFrom(data)
  13. op.print()
  14. StreamOperator.execute()

Java 代码

  1. import org.apache.flink.types.Row;
  2. import com.alibaba.alink.operator.stream.StreamOperator;
  3. import com.alibaba.alink.operator.stream.dataproc.format.VectorToColumnsStreamOp;
  4. import com.alibaba.alink.operator.stream.source.MemSourceStreamOp;
  5. import org.junit.Test;
  6. import java.util.Arrays;
  7. import java.util.List;
  8. public class VectorToColumnsStreamOpTest {
  9. @Test
  10. public void testVectorToColumnsStreamOp() throws Exception {
  11. List <Row> df = Arrays.asList(
  12. Row.of("1", "{\"f0\":\"1.0\",\"f1\":\"2.0\"}", "$4$0:1.0 3:2.0", "f0:1.0,f1:2.0", "1.0,2.0", 1.0, 2.0),
  13. Row.of("2", "{\"f0\":\"1.0\",\"f1\":\"2.0\"}", "$3$0:4.0 2:8.0", "f0:1.0,f1:2.0", "1.0,2.0", 1.0, 2.0)
  14. );
  15. StreamOperator <?> data = new MemSourceStreamOp(df,
  16. "row string, json string, vec string, kv string, csv string, f0 double, f1 double");
  17. StreamOperator <?> op = new VectorToColumnsStreamOp()
  18. .setVectorCol("vec")
  19. .setReservedCols("row")
  20. .setSchemaStr("f0 double, f1 double, f2 double")
  21. .linkFrom(data);
  22. op.print();
  23. StreamOperator.execute();
  24. }
  25. }

运行结果

| row | f0 | f1 | f2 | | —- | —- | —- | —- |

| 1 | 1.0000 | 0.0000 | 0.0000 |

| 2 | 4.0000 | 0.0000 | 8.0000 |