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关于机器学习:使用-Maven-快速构建-Alink-项目

jiezi

刚公布的 Alink 1.1.0 版本，反对公布到 Maven Central，Java 开发者通过 Maven 能够疾速搭建 Alink 机器学习我的项目。本文将演示一个简略的构建计划，便于爱好者疾速入门。

先说一下相干的环境，Windows 零碎，应用的 Jave 编辑器是 InterlliJ IDEA（Version 2019.3.2），Java SDK 的版本为 1.8。

第一步，创立我的项目

在 InterlliJ IDEA 中抉择创立新我的项目，并抉择 Maven，如下图所示：

应用默认选项，不必勾选 ”Create from archetype”，点击 ”Next” 按钮，进入下图所示页面，这里只需填写 Name 项，其它内容会主动关联生成。

最初，点击 ”Finish” 按钮，就实现了 Maven 工程的创立。

咱们在 InterlliJ IDEA 编辑器中能够看到整个我的项目的构造如下：

咱们查看 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 相干 jar 包前，咱们先进行一个小试验，运行简略的打印输出。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，后果失常打印。

而后，咱们在看一下 maven 打包的状况，进入 IDEA 的 Maven 窗口，如下图所示：

在 Maven 窗口中点击执行 ”package” 操作，操作失常执行实现。在该我的项目文件夹的 target 子文件夹下能够看到打包进去的 AlinkMavenExample-1.0-SNAPSHOT.jar。

第三步，批改 POM 文件，导入 Alink 相干 jar 包

这是本文中最重要的环节，在 POM 文件中设置 Alink 相干的 dependency，从而在我的项目中能够应用 Alink 库函数。

能够从如下两个地址中找到 Alink1.1.0 的 dependency 设置：

[1]https://github.com/alibaba/Al…
[2]https://zhuanlan.zhihu.com/p/…

其实，Alink 提供了两个设置计划，别离针对 Flink 1.10 和 Flink 1.9 版本，这里咱们抉择针对 Flink 最新版本的计划。复制 dependency 项，并粘贴到 POM 的 <dependencies>…</dependencies> 中，改变后的 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：

抉择 ”Import Changes”，须要期待一段时间，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：

[3]https://github.com/alibaba/Al…

在以后我的项目中新建 KMeansExample.java，保留以后的 package 门路 package org.example;，将 Alink 例子中的其它代码间接复制过去。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();}
}

而后，抉择运行 KMeansExample.main()，可看到失常的输入后果如下（显示篇幅关系，只保留了头两条和开端 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

以上，即可实现 Alink 我的项目的创立。

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