該組件將MTable展開成Table。
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
是
組件參數
頁簽
參數
描述
字段設置
選中的列名
計算列對應的列名,類型是STRING,格式是MTABLE。
算法保留列名
選擇算法保留列。
參數設置
Schema
展開的列名和類型。格式為
colname coltype[, colname2, coltype2[, ...]]
,例如f0 string, f1 bigint, f2 double
。處理無效值的方法
處理無效值的方法,取值如下:
ERROR(默認值):拋異常。
SKIP:跳過。
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()
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