Java 类名:com.alibaba.alink.operator.stream.dataproc.format.VectorToColumnsStreamOp
Python 类名:VectorToColumnsStreamOp
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。
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 |
from pyalink.alink import * import pandas as pd useLocalEnv(1) df = pd.DataFrame([ ['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], ['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]]) data = StreamOperator.fromDataframe(df, schemaStr="row string, json string, vec string, kv string, csv string, f0 double, f1 double") op = VectorToColumnsStreamOp()\ .setVectorCol("vec")\ .setReservedCols(["row"])\ .setSchemaStr("f0 double, f1 double, f2 double")\ .linkFrom(data) op.print() StreamOperator.execute()
import org.apache.flink.types.Row; import com.alibaba.alink.operator.stream.StreamOperator; import com.alibaba.alink.operator.stream.dataproc.format.VectorToColumnsStreamOp; import com.alibaba.alink.operator.stream.source.MemSourceStreamOp; import org.junit.Test; import java.util.Arrays; import java.util.List; public class VectorToColumnsStreamOpTest { @Test public void testVectorToColumnsStreamOp() throws Exception { List <Row> df = Arrays.asList( 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), 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) ); StreamOperator <?> data = new MemSourceStreamOp(df, "row string, json string, vec string, kv string, csv string, f0 double, f1 double"); StreamOperator <?> op = new VectorToColumnsStreamOp() .setVectorCol("vec") .setReservedCols("row") .setSchemaStr("f0 double, f1 double, f2 double") .linkFrom(data); op.print(); StreamOperator.execute(); } }
row | f0 | f1 | f2 |
---|---|---|---|
1 | 1.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
2 | 4.0000 | 0.0000 | 8.0000 |