Java 类名:com.alibaba.alink.operator.batch.dataproc.format.TripleToKvBatchOp
Python 类名:TripleToKvBatchOp
将数据格式从 Triple 转成 Key-value
三元组转换为key value对,setTripleRowCol 设置数据行信息的列名,这一列值相同的数据,会被合并成一个数据
setTripleColumnCol 设置为key名称的列名
setTripleValueCol 设置为value所在的列名
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 | ✓ | ||
tripleColumnCol | 三元组结构中列信息的列名 | 三元组结构中列信息的列名 | String | ✓ | ||
tripleValueCol | 三元组结构中数据信息的列名 | 三元组结构中数据信息的列名 | 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 | 不同key之间分隔符 | 当输入数据为稀疏格式时,key-value对之间的分隔符 | String | “,” | ||
kvValDelimiter | key和value之间分隔符 | 当输入数据为稀疏格式时,key和value的分割符 | String | “:” | ||
tripleRowCol | 三元组结构中行信息的列名 | 三元组结构中行信息的列名 | String | null |
from pyalink.alink import * import pandas as pd useLocalEnv(1) df = pd.DataFrame([ [1,'f1',1.0], [1,'f2',2.0], [2,'f1',4.0], [2,'f2',8.0]]) data = BatchOperator.fromDataframe(df, schemaStr="row double, col string, val double") op = TripleToKvBatchOp()\ .setTripleRowCol("row")\ .setTripleColumnCol("col")\ .setTripleValueCol("val")\ .setKvCol("kv")\ .linkFrom(data) op.print()
import org.apache.flink.types.Row; import com.alibaba.alink.operator.batch.BatchOperator; import com.alibaba.alink.operator.batch.dataproc.format.TripleToKvBatchOp; import com.alibaba.alink.operator.batch.source.MemSourceBatchOp; import org.junit.Test; import java.util.Arrays; import java.util.List; public class TripleToKvBatchOpTest { @Test public void testTripleToKvBatchOp() throws Exception { List <Row> df = Arrays.asList( Row.of(1, "f1", 1.0), Row.of(1, "f2", 2.0), Row.of(2, "f1", 4.0), Row.of(2, "f2", 8.0) ); BatchOperator <?> data = new MemSourceBatchOp(df, "row int, col string, val double"); BatchOperator <?> op = new TripleToKvBatchOp() .setTripleRowCol("row") .setTripleColumnCol("col") .setTripleValueCol("val") .setKvCol("kv") .linkFrom(data); op.print(); } }
row | kv |
---|---|
1 | f1:1.0,f2:2.0 |
2 | f1:4.0,f2:8.0 |