第1.2.1节 使用 Maven 快速构建 Alink Java 项目

Alink支持发布到Maven Central，Java开发者通过Maven可以快速搭建Alink机器学习项目。本文将演示一个简单的构建方案，便于爱好者快速入门。

先说一下相关的环境，Windows系统，使用的Jave编辑器是 InterlliJ IDEA（Version 2019.3.2），Java SDK的版本为1.8。

第一步，创建项目

在InterlliJ IDEA中选择创建新项目，并选择Maven，如下图所示：

使用默认选项，不用勾选"Create from archetype"，点击"Next"按钮，进入下图所示页面，这里只需填写Name项，其它内容会自动关联生成。

最后，点击"Finish"按钮，就完成了Maven工程的创建。

我们在InterlliJ IDEA编辑器中可以看到整个项目的结构如下：

我们查看pom.xml，内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <groupId>org.example</groupId>
    <artifactId>AlinkMavenExample</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
</project>

第二步，HelloAlink

在开始引入Alink相关jar包前，我们先进行一个小实验，运行简单的打印输出。在src -> main -> java下新建一个package: "org.example"，再新建一个Java Class: "HelloAlink.java"

package org.example; public class HelloAlink { public static void main(String[] args) { System.out.println("Hello Alink!"); } }

运行该代码，结果正常打印。

然后，我们在看一下maven打包的情况，进入IDEA的Maven窗口，如下图所示

在Maven窗口中点击执行"package"操作，操作正常执行完成。在该项目文件夹的target子文件夹下可以看到打包出来的 AlinkMavenExample-1.0-SNAPSHOT.jar

第三步，修改POM文件，导入Alink相关jar包

这是本文中最重要的环节，在POM文件中设置Alink相关的dependency，从而在项目中可以使用Alink库函数。

可以从如下两个地址中找到Alink1.1.0的dependency设置：

alibaba/Alink

其实，Alink提供了两个设置方案，分别针对Flink1.10和Flink1.9版本，这里我们选择针对Flink最新版本的方案。复制dependency项，并粘贴到POM的 <dependencies>...</dependencies>中，改动后的POM文件内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <groupId>org.example</groupId>
    <artifactId>AlinkMavenExample</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.alink</groupId>
            <artifactId>alink_core_flink-1.10_2.11</artifactId>
            <version>1.1.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-streaming-scala_2.11</artifactId>
            <version>1.10.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-table-planner_2.11</artifactId>
            <version>1.10.0</version>
        </dependency>
    </dependencies>
</project>

这是IDEA会弹出小窗如下：

选择"Import Changes"，需要等待一段时间，将所需的jar包下载到本地maven仓库。

第四步，构建运行

参考Alink的Java例子：

https://github.com/alibaba/Alink/blob/master/examples/src/main/java/com/alibaba/alink/KMeansExample.java

在当前项目中新建KMeansExample.java，保留当前的package路径`package org.example;`，将Alink例子中的其它代码直接复制过来。代码如下：

package org.example;
import com.alibaba.alink.operator.batch.BatchOperator;
import com.alibaba.alink.operator.batch.source.CsvSourceBatchOp;
import com.alibaba.alink.pipeline.Pipeline;
import com.alibaba.alink.pipeline.clustering.KMeans;
import com.alibaba.alink.pipeline.dataproc.vector.VectorAssembler;
/**
 * Example for KMeans.
 */
public class KMeansExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String URL = "https://alink-release.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/data-files/iris.csv";
        String SCHEMA_STR = "sepal_length double, sepal_width double, petal_length double, petal_width double, category string";
        BatchOperator data = new CsvSourceBatchOp().setFilePath(URL).setSchemaStr(SCHEMA_STR);
        VectorAssembler va = new VectorAssembler()
                .setSelectedCols(new String[]{"sepal_length", "sepal_width", "petal_length", "petal_width"})
                .setOutputCol("features");
        KMeans kMeans = new KMeans().setVectorCol("features").setK(3)
                .setPredictionCol("prediction_result")
                .setPredictionDetailCol("prediction_detail")
                .setReservedCols("category")
                .setMaxIter(100);
        Pipeline pipeline = new Pipeline().add(va).add(kMeans);
        pipeline.fit(data).transform(data).print();
    }
}

然后，选择运行 KMeansExample.main()，可看到正常的输出结果如下（显示篇幅关系，只保留了头两条和末尾2条数据）：

category|prediction_result|prediction_detail 
--------|-----------------|----------------- 
Iris-setosa|0|0.49148233882941467 0.3017994492572307 0.2067182119133547 
Iris-versicolor|1|0.3249474882831926 0.396327539544579 0.2787249721722284 
...... 
Iris-virginica|2|0.13906038938197507 0.38042216584746935 0.4805174447705556 
Iris-virginica|1|0.18304443868954268 0.43146730855314785 0.38548825275730947