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 0.2067182119133547Iris-versicolor|1|0.3249474882831926 0.396327539544579 0.2787249721722284......Iris-virginica|2|0.13906038938197507 0.38042216584746935 0.4805174447705556Iris-virginica|1|0.18304443868954268 0.43146730855314785 0.38548825275730947

以上，即可实现 Alink 我的项目的创立。