MTable展开_机器学习-阿里云帮助中心

该组件将MTable展开成Table。

使用限制

支持的计算引擎为MaxCompute和Flink。

可视化配置组件参数

输入桩
输入桩（从左到右）
数据类型
建议上游组件
是否必选
数据
无
MTable聚合
Prophet
是
组件参数

页签	参数	描述
字段设置	选中的列名	计算列对应的列名，类型是STRING, 格式是MTABLE。
参数设置	Schema	展开的列名和类型。格式为colname coltype[, colname2, coltype2[, ...]]，例如f0 string, f1 bigint, f2 double。
参数设置	处理无效值的方法	处理无效值的方法，取值如下： error（默认值）抛异常 skip 跳过
执行调优	节点个数	与单个节点内存大小参数配对使用。取值为[1, 9999]的正整数。
执行调优	单个节点内存大小，单位M	取值范围为1024 MB~64*1024 MB。

通过代码方式配置组件

您可以将以下代码复制到PyAlink脚本组件中，使PyAlink脚本组件实现与该组件相同的功能。

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()

输入桩（从左到右）	数据类型	建议上游组件	是否必选
数据	无	MTable聚合 Prophet	是