该组件将Table按照分组列聚合成MTable。
使用限制
支持的计算引擎为MaxCompute、Flink和DLC。
可视化配置组件参数
输入桩
组件参数
页签
参数
描述
页签
参数
描述
字段设置
选择的列名
计算列对应的列名列表。
分组列名数组
分组列名，多列，可选，默认不选，代表全量数据聚合。
参数设置
输出结果列列名
输出结果列列名。
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。
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()该文章对您有帮助吗？
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