使用限制

支持的計算引擎為MaxCompute、Flink和DLC。

可視化配置組件參數

• 輸入樁

  輸入樁（從左到右）	數據類型	建議上游組件	是否必選
  數據	無	讀數據表 特征工程 數據預處理	是

• 組件參數

  頁簽	參數	描述
  字段設置	選擇的列名	計算列對應的列名列表。
  	分組列名數組	分組列名，多列，可選，默認不選，代表全量數據聚合。
  參數設置	輸出結果列列名	輸出結果列列名。
  執行調優	節點個數	與單個節點內存大小參數配對使用。取值為[1, 9999]的正整數。
  	單個節點內存大小，單位M	取值范圍為1024 MB~64*1024 MB。

通過代碼方式配置組件

您可以將以下代碼復制到PyAlink腳本組件中，使PyAlink腳本組件實現與該組件相同的功能。

import numpy as np
import pandas as pd
from pyalink.alink import *

df_data = pd.DataFrame([
      ["a1", "11L", 2.2],
      ["a1", "12L", 2.0],
      ["a2", "11L", 2.0],
      ["a2", "12L", 2.0],
      ["a3", "12L", 2.0],
      ["a3", "13L", 2.0],
      ["a4", "13L", 2.0],
      ["a4", "14L", 2.0],
      ["a5", "14L", 2.0],
      ["a5", "15L", 2.0],
      ["a6", "15L", 2.0],
      ["a6", "16L", 2.0]
])

input = BatchOperator.fromDataframe(df_data, schemaStr='id string, f0 string, f1 double')

zip = GroupByBatchOp()\
	.setGroupByPredicate("id")\
	.setSelectClause("id, mtable_agg(f0, f1) as m_table_col")

flatten = FlattenMTableBatchOp()\
	.setReservedCols(["id"])\
	.setSelectedCol("m_table_col")\
	.setSchemaStr('f0 string, f1 int')

zip.linkFrom(input).link(flatten).print()