Alink到目前已经发布了四个Release版本：
上图是Alink在发布1.0版本的时候，所有的算法以及功能，简单来说，Alink的批式功能是和SparkML对应的，SparkML有的功能，Alink基本都提供了。相较于SparkML，除了批式的功能，Alink还提供了流式的功能。
Alink在近半年，功能上整体没有大的变化，下面列举一些正在研发测试，即将开源的一些功能：
在本章，将按照版本的发布顺序，逐步介绍Alink的特性，设计原理，以及使用技巧等内容。
从Alink1.1.0开始，使用Maven中央仓库即可构建Alink项目，下面是POM文件示例。Flink1.10版本依赖：
从1.1.0开始，Alink已经发布到了PyPI，安装更加方便了，请参考如下链接：
在讲Notebook示例之前，我们先来了解一下PyAlink的设计背景：
基于这样的设计背景，我们来看下一现在Notebook上进行Alink开发的实践。
本地运行代码示例：
frompyalink.alinkimport*##一个Batch作业的例子useLocalEnv(2)##preparedataimportnumpyasnpimportpandasaspddata=np.array([[0,0.0,0.0,0.0],[1,0.1,0.1,0.1],[2,0.2,0.2,0.2],[3,9,9,9],[4,9.1,9.1,9.1],[5,9.2,9.2,9.2]])df=pd.DataFrame({"id":data[:,0],"f0":data[:,1],"f1":data[:,2],"f2":data[:,3]})inOp=BatchOperator.fromDataframe(df,schemaStr='iddouble,f0double,f1double,f2double')FEATURE_COLS=["f0","f1","f2"]VECTOR_COL="vec"PRED_COL="pred"vectorAssembler=(VectorAssembler().setSelectedCols(FEATURE_COLS).setOutputCol(VECTOR_COL))kMeans=(KMeans().setVectorCol(VECTOR_COL).setK(2).setPredictionCol(PRED_COL))pipeline=Pipeline().add(vectorAssembler).add(kMeans)pipeline.fit(inOp).transform(inOp).firstN(9).collectToDataframe()集群运行代码示例：
frompyalink.alinkimport*##一个Batch作业的例子useRemoteEnv("10.101.**.**",31805,2,shipAlinkAlgoJar=False)##preparedataimportnumpyasnpimportpandasaspddata=np.array([[0,0.0,0.0,0.0],[1,0.1,0.1,0.1],[2,0.2,0.2,0.2],[3,9,9,9],[4,9.1,9.1,9.1],[5,9.2,9.2,9.2]])df=pd.DataFrame({"id":data[:,0],"f0":data[:,1],"f1":data[:,2],"f2":data[:,3]})inOp=BatchOperator.fromDataframe(df,schemaStr='iddouble,f0double,f1double,f2double')FEATURE_COLS=["f0","f1","f2"]VECTOR_COL="vec"PRED_COL="pred"vectorAssembler=(VectorAssembler().setSelectedCols(FEATURE_COLS).setOutputCol(VECTOR_COL))kMeans=(KMeans().setVectorCol(VECTOR_COL).setK(2).setPredictionCol(PRED_COL))pipeline=Pipeline().add(vectorAssembler).add(kMeans)pipeline.fit(inOp).transform(inOp).firstN(9).collectToDataframe()我们可以看到本地和远程代码上的差别，就只有第4行代码不一样，本地使用的是useLocalEnv(2)，远程使用的是useRemoteEnv("10.101..",31805,2,shipAlinkAlgoJar=False)。相较于本地环境，集群环境需要指定Flink集群的ip地址和端口。
本地运行示例：
集群运行模式中，流式任务和批式任务的设置有点差别，流式的任务需要指定本地的IP地址（localIp），我们使用Notebook进行交互式开发时，一般需要看到运行结果，批式任务使用Flink现有的机制，是可以直接看到运行结果的。但是流式任务数据流是无边界的，为了将流任务的运行结果返回回来，让用户可以实时看到，我们单独建立了一个通路进行数据传输，因此我们需要设置这个本地的IP地址，和集群进行交互。当然，这个本地IP地址的参数，在4月份的版本（Alink1.1.1版本）中，已经可以自动检测到了，可以省略掉了。
本节中，重点介绍两点PyAlink和PyFlink的兼容特性。
下面是一段Alink和PyFlink代码混用的示例：
###get_mlenv.pyfrompyalink.alinkimport*env,btenv,senv,stenv=getMLEnv()###使用PyFlink接口，与Table进行互转table=stenv.from_elements([(1,2),(2,5),(3,1)],['a','b'])source=TableSourceStreamOp(table)source.print()StreamOperator.execute()我们可以看到，使用PyFlink构建Table（第5行），可以直接转化为PyAlink的数据源算子（第6行）。
下面是提交任务的示例：
###直接运行脚本pythonkmeans.py###向集群提交作业PYFLINK_PATH=`python-c"importpyflink;print(pyflink.__path__[0])"`${PYFLINK_PATH}/bin/flinkrun-m10.101.**.**:31805-pykmeans.py-p4■读写Kafka我们在FlinkKafkaConnector基础上，为Kafka的输入输出包装了Source和Sink组件，让大家读写Kafka数据更加方便。下面是一个从数据读入，数据解析，对数据进行逻辑回归预测，将结果写入Kafka的任务的代码示例：
我们也可以看到，在Alink1.1.0这个版本中，数据的解析还是有一点麻烦，在本文后面的部分还会介绍对数据解析部分的简化，让整个流程更简洁。
本章开始，我们将详细介绍Alink1.1.1版本的一些优化的点，以及重要特性等。
在我们使用算法组件的时候，经常会遇到有些属性是枚举类型的，在Python中，一般是通过字符串输入枚举值，实际在使用的过程中，这些枚举值很难全部记住，经常需要去查询Alink的文档。为了我们编写代码更加顺畅，在新版本中，我们优化了代码的提示信息，我们可以尝试填写一个替代值，虽然会抛异常，但在运行结果中，可以看到枚举值的明确提示。
以卡方筛选算子为例，卡方筛选算子的SelectorType可以填写NumTopFeatures，Percentil，FPR等，是枚举类型变量，我们如果使用'aaa'值代替，看下会有什么效果，代码如下：
###Python代码selector=ChiSqSelectorBatchOp()\.setSelectorType("aaa")\.setSelectedCols(["f_string","f_long","f_int","f_double"])\.setLabelCol("f_boolean")\.setNumTopFeatures(2)在Alink1.1.1之前的版本，会返回下图：
异常信息中打出SelectorType输出错误的值AAA，但异常信息不明显，也没有指出是哪个参数写错了。
Alink1.1.1中，则会出现下图的结果：
异常信息中会有哪个参数填写错误，以及会提示可能的值是什么，这样我们使用Alink算子的时候更加便捷。
上面是Python代码的枚举类型的错误提示，对于JAVA来说，有代码自动提示，编写时会非常方便：
我们进行机器学习开发，算法中往往会有很多列名参数，列名输错情况很常见，如下图所示：
我们可能将text字段错误的写成了text1，在1.1.1版本里，不仅会指出哪列不存在，也会提示最可能的列名，帮助用户做修正，见下图所示。
这样，用户可以更快的定位错误，排查问题。JAVA的行为也相同：
输出提示如下：
我们在使用Python时，更多是用DataFrame来操作数据，在使用PyAlink时，有一个DataFrame向AlinkTable转换的过程，转换的速度会直接影响整个任务的执行时长，为了给用户一个比较好的用户体验，我们在转化上面，做了比较大的性能优化。
以下面的示例代码为例：
下面是一组JOSN格式的测试数据。
{"sepal_width":3.4,"petal_width":0.2,"sepal_length":4.8,"category":"Iris-setosa","petal_length":1.6}{"sepal_width":4.1,"petal_width":0.1,"sepal_length":5.2,"category":"Iris-setosa","petal_length":1.5}{"sepal_width":2.8,"petal_width":1.5,"sepal_length":6.5,"category":"Iris-versicolor","petal_length":4.6}{"sepal_width":3.0,"petal_width":1.8,"sepal_length":6.1,"category":"Iris-virginica","petal_length":4.9}{"sepal_width":2.9,"petal_width":1.8,"sepal_length":7.3,"category":"Iris-virginica","petal_length":6.3}我们需要将其解析为下图这样的结构化数据。
Alink1.1.1之前，我们可能需要编写下面这样的代码：
json_parser=JsonValueStreamOp().setSelectedCol("message").setOutputCols(["sepal_length","sepal_width","petal_length","petal_width","category"]).setJsonPath(["$.sepal_length","$.sepal_width",data=data.link(\JsonToColumnsStreamOp().setSelectedCol("message").setSchemaStr("sepal_lengthdouble,sepal_widthdouble,petal_lengthdouble,"+"petal_widthdouble,categorystring").setReservedCols([]))"$.petal_length","$.petal_width","$.category"])data=data.link(json_parser)data=data.select(\"CAST(sepal_lengthASDOUBLE)ASsepal_length,"+"CAST(sepal_widthASDOUBLE)ASsepal_width,"+"CAST(petal_lengthASDOUBLE)ASpetal_length,"+"CAST(petal_widthASDOUBLE)ASpetal_width,category")在Alink1.1.1版本中，我们添加了JsonToColumnsStreamOp组件，代码变成这样：
data=data.link(\JsonToColumnsStreamOp().setSelectedCol("message").setSchemaStr("sepal_lengthdouble,sepal_widthdouble,petal_lengthdouble,"+"petal_widthdouble,categorystring").setReservedCols([]))我们可以看到，代码精简了很多。
最后，介绍一个日志解析的例子，我们知道，日志的格式没有一个完整的规律，不是一个JSON格式，也不是KV格式，这就需要用现有工具进行组合来解决。
下面是一段日志记录的内容：
source.select("SUBSTRING(textFROM1ForPOSITION('['intext)-2)ASpart1,"+"REGEXT_EXTRACT(text,'(\\[)(.*)(\\])',2)ASlog_time,"+"SUBSTRING(textFROM2+POSION(']'INtext))ASpart2").link(newCsvToColumnBatchOp().setSelectCol("part1").setFieldDelimiter("").setSchemaStr("ipstring,col1string,col2string")).link(newCsvToColumnBatchOp().setSelectCol("part2").setFieldDelimiter("").setSchemaStr("cmdstring,responseint,bytesizeint,col3string,col4string")).link(newCsvToColumnBatchOp().setSelectCol("cmd").setFieldDelimiter("").setSchemaStr("req_methodstring,urlString,protocolstring")).select("ip,col1,col2,log_time,req_method,url,protocol,response,bytesize,col3,col4")上面的代码思路如下：
以上。Alink是基于Flink的机器学习算法平台，欢迎访问Alink的GitHub链接获取更多信息。也欢迎加入Alink开源用户群进行交流～