Alink

3.6k 791 简单 1 次阅读 6天前Apache-2.0开发框架数据工具

AI 解读由 AI 自动生成，仅供参考

Alink 是由阿里巴巴计算平台 PAI 团队研发的开源机器学习算法平台，基于强大的 Flink 计算引擎构建。它旨在解决大规模数据处理场景下，机器学习算法难以高效运行和扩展的痛点，让用户能够轻松在分布式环境中完成从数据预处理、特征工程到模型训练与预测的全流程任务。

Alink 特别适合数据工程师、算法开发者及科研人员使用。无论是需要处理海量日志的互联网从业者，还是希望快速验证算法模型的研究者，都能通过 Alink 获得稳定的算力支持。其核心亮点在于提供了丰富的通用算法组件库，涵盖分类、回归、聚类等多种主流机器学习任务，并完美支持 Java 和 Python（PyAlink）双语言接口。

借助 PyAlink，用户可以在熟悉的 Jupyter Notebook 环境中以交互式方式编写代码，既能享受 Python 生态的便捷，又能底层调用 Flink 的高性能分布式计算能力，无需关心复杂的集群部署细节。此外，Alink 还配套了详尽的中文教程与插件下载器，大幅降低了学习门槛，帮助用户快速上手并构建高效的机器学习流水线。

使用场景

某电商数据团队需要基于 Flink 构建实时用户行为分析系统，以快速迭代推荐算法模型。

没有 Alink 时

开发门槛高：数据科学家需手动编写大量 Java/Scala 代码调用 Flink ML 底层 API，难以发挥 Python 生态优势。
算法复用难：缺乏统一的算法组件库，每次新需求都要重复造轮子，特征工程与模型训练逻辑耦合严重。
调试周期长：本地模拟大规模流式数据极其困难，代码上线前无法有效验证逻辑，排查错误耗时耗力。
运维成本高：自定义算子缺乏标准化监控指标，任务失败时难以快速定位是数据倾斜还是算法收敛问题。

使用 Alink 后

Python 友好：通过 PyAlink 直接使用 Python 编写流批一体的机器学习管道，无缝衔接 Pandas 与 Jupyter 工作流。
组件丰富：直接调用 Alink 内置的数十种标准化算法组件（如特征标准化、随机森林），像搭积木一样构建复杂链路。
即时反馈：利用 useLocalEnv 在本地轻松模拟并行环境，秒级预览中间结果，大幅缩短从想法到验证的闭环时间。
生产就绪：依托 Flink 原生能力，一键将本地调试好的脚本部署为高可用集群任务，自动处理容错与状态管理。

Alink 让算法工程师能专注于业务逻辑创新，而非底层分布式框架的繁琐实现，真正实现了机器学习的高效落地。

运行环境要求

操作系统

未说明

GPU

未说明

内存

未说明

依赖

notes1. PyAlink 包需根据 Flink 版本选择安装（pyalink 对应最新 Flink 1.13，或 pyalink-flink-1.12/1.11/1.10/1.9），不同版本包不能共存。 2. Java 接口开发需使用 Scala 2.11 编译的 Flink 依赖。 3. 支持批式和流式作业，可通过 Jupyter Notebook 获得更好体验。 4. 集群部署需自行准备 Flink 环境并编译 Alink 源码包。

python3.6, 3.7, 3.8

Java 8

Apache Flink (1.9 - 1.13)

pyalink (对应 Flink 版本)

Scala 2.11 (Java 接口依赖)

快速开始

English| 简体中文

Alink

Alink是基于Flink的通用算法平台,由阿里巴巴计算平台PAI团队研发,欢迎大家加入Alink开源用户钉钉群进行交流。

Alink组件列表：http://alinklab.cn/manual/index.html
Alink教程：http://alinklab.cn/tutorial/index.html
Alink插件下载器：https://www.yuque.com/pinshu/alink_guide/plugin_downloader

Alink教程

Alink教程（Java版）：http://alinklab.cn/tutorial/book_java.html
Alink教程（Python版）：http://alinklab.cn/tutorial/book_python.html
源代码地址：https://github.com/alibaba/Alink/tree/master/tutorial
Java版的数据和资料链接：http://alinklab.cn/tutorial/book_java_00_reference.html
Python版的数据和资料链接：http://alinklab.cn/tutorial/book_python_00_reference.html
Alink教程(Java版)代码的运行攻略 http://alinklab.cn/tutorial/book_java_00_code_help.html
Alink教程(Python版)代码的运行攻略 http://alinklab.cn/tutorial/book_python_00_code_help.html

开源算法列表

PyAlink 使用截图

快速开始

PyAlink 使用介绍

使用前准备：

包名和版本说明：

PyAlink 根据 Alink 所支持的 Flink 版本提供不同的 Python 包：其中，pyalink 包对应为 Alink 所支持的最新 Flink 版本，当前为 1.13，而 pyalink-flink-*** 为旧版本的 Flink 版本，当前提供 pyalink-flink-1.12, pyalink-flink-1.11, pyalink-flink-1.10 和 pyalink-flink-1.9。
Python 包的版本号与 Alink 的版本号一致，例如1.6.2。

####安装步骤：

确保使用环境中有Python3，版本限于 3.6，3.7 和 3.8。
确保使用环境中安装有 Java 8。
使用 pip 命令进行安装： pip install pyalink、pip install pyalink-flink-1.12、pip install pyalink-flink-1.11、pip install pyalink-flink-1.10 或者 pip install pyalink-flink-1.9。

安装注意事项：

pyalink 和 pyalink-flink-*** 不能同时安装，也不能与旧版本同时安装。如果之前安装过 pyalink 或者 pyalink-flink-***，请使用pip uninstall pyalink 或者 pip uninstall pyalink-flink-*** 卸载之前的版本。
出现pip安装缓慢或不成功的情况，可以参考这篇文章修改pip源，或者直接使用下面的链接下载 whl 包，然后使用 pip 安装：
- Flink 1.13：链接 (MD5: d4b7b1fe6474b11ca7f45d0fb0daf5bc)
- Flink 1.12：链接 (MD5: 527b9ac24383ccc8593cd61b06cc610d)
- Flink 1.11：链接 (MD5: 7e59ba00b3739386996cf55d8f522ed2)
- Flink 1.10：链接 (MD5: 6d5d9048c9a44f27285467c5117e8deb)
- Flink 1.9: 链接 (MD5: e89ac35a6a1c63c0426f3d9ca1025880)
如果有多个版本的 Python，可能需要使用特定版本的 pip，比如 pip3；如果使用 Anaconda，则需要在 Anaconda 命令行中进行安装。

开始使用：

可以通过 Jupyter Notebook 来开始使用 PyAlink，能获得更好的使用体验。

使用步骤：

在命令行中启动Jupyter：jupyter notebook，并新建 Python 3 的 Notebook 。
导入 pyalink 包：from pyalink.alink import *。
使用方法创建本地运行环境： useLocalEnv(parallism, flinkHome=None, config=None)。其中，参数 parallism 表示执行所使用的并行度；flinkHome 为 flink 的完整路径，一般情况不需要设置；config为Flink所接受的配置参数。运行后出现如下所示的输出，表示初始化运行环境成功：

JVM listening on ***

开始编写 PyAlink 代码，例如：

source = CsvSourceBatchOp()\
    .setSchemaStr("sepal_length double, sepal_width double, petal_length double, petal_width double, category string")\
    .setFilePath("https://alink-release.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/data-files/iris.csv")
res = source.select(["sepal_length", "sepal_width"])
df = res.collectToDataframe()
print(df)

编写代码：

在 PyAlink 中，算法组件提供的接口基本与 Java API 一致，即通过默认构造方法创建一个算法组件，然后通过 setXXX 设置参数，通过 link/linkTo/linkFrom 与其他组件相连。这里利用 Jupyter Notebook 的自动补全机制可以提供书写便利。

对于批式作业，可以通过批式组件的 print/collectToDataframe/collectToDataframes 等方法或者 BatchOperator.execute() 来触发执行；对于流式作业，则通过 StreamOperator.execute() 来启动作业。

Java 接口使用介绍

示例代码

String URL = "https://alink-release.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/data-files/iris.csv";
String SCHEMA_STR = "sepal_length double, sepal_width double, petal_length double, petal_width double, category string";

BatchOperator data = new CsvSourceBatchOp()
        .setFilePath(URL)
        .setSchemaStr(SCHEMA_STR);

VectorAssembler va = new VectorAssembler()
        .setSelectedCols(new String[]{"sepal_length", "sepal_width", "petal_length", "petal_width"})
        .setOutputCol("features");

KMeans kMeans = new KMeans().setVectorCol("features").setK(3)
        .setPredictionCol("prediction_result")
        .setPredictionDetailCol("prediction_detail")
        .setReservedCols("category")
        .setMaxIter(100);

Pipeline pipeline = new Pipeline().add(va).add(kMeans);
pipeline.fit(data).transform(data).print();

Flink-1.13 的 Maven 依赖

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.alink</groupId>
    <artifactId>alink_core_flink-1.13_2.11</artifactId>
    <version>1.6.2</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-streaming-scala_2.11</artifactId>
    <version>1.13.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-table-planner_2.11</artifactId>
    <version>1.13.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-clients_2.11</artifactId>
    <version>1.13.0</version>
</dependency>

Flink-1.12 的 Maven 依赖

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.alink</groupId>
    <artifactId>alink_core_flink-1.12_2.11</artifactId>
    <version>1.6.2</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-streaming-scala_2.11</artifactId>
    <version>1.12.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-table-planner_2.11</artifactId>
    <version>1.12.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-clients_2.11</artifactId>
    <version>1.12.1</version>
</dependency>

Flink-1.11 的 Maven 依赖

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.alink</groupId>
    <artifactId>alink_core_flink-1.11_2.11</artifactId>
    <version>1.6.2</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-streaming-scala_2.11</artifactId>
    <version>1.11.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-table-planner_2.11</artifactId>
    <version>1.11.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-clients_2.11</artifactId>
    <version>1.11.0</version>
</dependency>

Flink-1.10 的 Maven 依赖

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.alink</groupId>
    <artifactId>alink_core_flink-1.10_2.11</artifactId>
    <version>1.6.2</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-streaming-scala_2.11</artifactId>
    <version>1.10.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-table-planner_2.11</artifactId>
    <version>1.10.0</version>
</dependency>

Flink-1.9 的 Maven 依赖

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.alink</groupId>
    <artifactId>alink_core_flink-1.9_2.11</artifactId>
    <version>1.6.2</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-streaming-scala_2.11</artifactId>
    <version>1.9.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-table-planner_2.11</artifactId>
    <version>1.9.0</version>
</dependency>

快速开始在集群上运行Alink算法

准备Flink集群

  wget https://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.13.0/flink-1.13.0-bin-scala_2.11.tgz
  tar -xf flink-1.13.0-bin-scala_2.11.tgz && cd flink-1.13.0
  ./bin/start-cluster.sh

准备Alink算法包

  git clone https://github.com/alibaba/Alink.git
  # 在 alink_examples 的 pom.xml 中添加 <scope>provided</scope>。
  cd Alink && mvn -Dmaven.test.skip=true clean package shade:shade

运行Java示例

  ./bin/flink run -p 1 -c com.alibaba.alink.ALSExample [path_to_Alink]/examples/target/alink_examples-1.5-SNAPSHOT.jar
  # ./bin/flink run -p 1 -c com.alibaba.alink.GBDTExample [path_to_Alink]/examples/target/alink_examples-1.5-SNAPSHOT.jar
  # ./bin/flink run -p 1 -c com.alibaba.alink.KMeansExample [path_to_Alink]/examples/target/alink_examples-1.5-SNAPSHOT.jar

部署

集群部署

Alink 快速上手指南

Alink 是阿里巴巴基于 Flink 开发的通用机器学习算法平台，支持批处理和流处理，提供 Java 和 Python（PyAlink）两种 API。

1. 环境准备

在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：

操作系统：Linux, macOS 或 Windows
Python 版本：Python 3.6, 3.7 或 3.8 (仅限 PyAlink)
Java 版本：JDK 8
构建工具：Maven (仅限 Java 源码编译或集群部署)

2. 安装步骤

方式一：使用 PyAlink (推荐新手)

PyAlink 根据底层 Flink 版本提供不同的安装包。pyalink 对应最新支持的 Flink 版本（当前为 1.13），其他版本需指定后缀。

安装命令：

# 安装最新版 (Flink 1.13)
pip install pyalink

# 或者安装特定 Flink 版本
# pip install pyalink-flink-1.12
# pip install pyalink-flink-1.11
# pip install pyalink-flink-1.10
# pip install pyalink-flink-1.9

注意：

pyalink 与 pyalink-flink-* 包互斥，请勿同时安装。若已安装旧版，请先执行 pip uninstall <包名> 卸载。

若 pip 下载缓慢，可手动下载 .whl 文件后安装。国内用户可使用以下阿里云镜像链接：

Flink 1.13: 下载链接

Flink 1.12: 下载链接

方式二：使用 Java API (Maven 依赖)

在项目的 pom.xml 中添加对应 Flink 版本的依赖。以下以 Flink 1.13 为例：

<dependencies>
    <!-- Alink 核心依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.alink</groupId>
        <artifactId>alink_core_flink-1.13_2.11</artifactId>
        <version>1.6.2</version>
    </dependency>
    
    <!-- Flink 相关依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-streaming-scala_2.11</artifactId>
        <version>1.13.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-table-planner_2.11</artifactId>
        <version>1.13.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-clients_2.11</artifactId>
        <version>1.13.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

(注：若使用 Flink 1.12/1.11/1.10/1.9，请将 artifactId 中的版本号及 flink 依赖版本调整为对应版本)

3. 基本使用

PyAlink 示例

建议使用 Jupyter Notebook 以获得更好的交互体验。

启动环境：
```
jupyter notebook
```
编写代码：新建 Python 3 Notebook，输入以下代码运行一个简单的数据读取与列选择示例：

from pyalink.alink import *

# 1. 初始化本地运行环境 (并行度设为 1)
useLocalEnv(1)

# 2. 创建数据源并设置 Schema
source = CsvSourceBatchOp()\
    .setSchemaStr("sepal_length double, sepal_width double, petal_length double, petal_width double, category string")\
    .setFilePath("https://alink-release.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/data-files/iris.csv")

# 3. 执行操作：选择部分列
res = source.select(["sepal_length", "sepal_width"])

# 4. 触发执行并打印结果 (转为 Pandas DataFrame)
df = res.collectToDataframe()
print(df)

Java API 示例

以下是一个完整的 KMeans 聚类流程示例：

import com.alibaba.alink.operator.batch.source.CsvSourceBatchOp;
import com.alibaba.alink.operator.batch.feature.VectorAssembler;
import com.alibaba.alink.operator.batch.clustering.KMeans;
import com.alibaba.alink.pipeline.Pipeline;
import com.alibaba.alink.operator.batch.BatchOperator;

public class QuickStart {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        String URL = "https://alink-release.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/data-files/iris.csv";
        String SCHEMA_STR = "sepal_length double, sepal_width double, petal_length double, petal_width double, category string";

        // 1. 加载数据
        BatchOperator data = new CsvSourceBatchOp()
                .setFilePath(URL)
                .setSchemaStr(SCHEMA_STR);

        // 2. 特征组装
        VectorAssembler va = new VectorAssembler()
                .setSelectedCols(new String[]{"sepal_length", "sepal_width", "petal_length", "petal_width"})
                .setOutputCol("features");

        // 3. 定义 KMeans 算法
        KMeans kMeans = new KMeans()
                .setVectorCol("features")
                .setK(3)
                .setPredictionCol("prediction_result")
                .setMaxIter(100);

        // 4. 构建管道并运行
        Pipeline pipeline = new Pipeline().add(va).add(kMeans);
        pipeline.fit(data).transform(data).print();
    }
}

核心概念提示

组件连接：通过 link, linkTo, linkFrom 将多个算子串联。
触发执行：
- 批处理作业：调用 print(), collectToDataframe() 或 BatchOperator.execute()。
- 流处理作业：调用 StreamOperator.execute()。

版本历史

v1.6.22023/11/03

v1.6.12023/03/15

v1.6.02022/11/08

v1.5.82022/09/08

v1.5.72022/07/21

v1.5.62022/06/17

v1.5.52022/05/10

v1.5.42022/04/22

v1.5.32022/04/02

v1.5.22022/01/07

v1.5.12021/11/26

v1.5.02021/10/09

v1.4.02021/06/11

v1.3.22021/02/24

v1.3.12021/01/07

v1.3.02020/11/30

v1.2.02020/07/31

v1.1.22020/06/08

v1.1.12020/04/20

v1.1.02020/02/28

常见问题

WebUI 启动后运行流程报错，是否与 Flink 版本有关？

WebUI 部署后访问地址显示为 localhost 而非具体 IP，导致连接失败怎么办？

使用 PyAlink 时出现 'JavaPackage' object is not callable 报错如何解决？

运行 Alink 或 PyAlink 时报错，对 Java 运行环境有什么要求？

如何获取 Alink 的编译 Jar 包？是否需要在 Maven 仓库手动下载？

Maven 打包时提示无法解析依赖包（如 json-lib）或 Unknown host 错误怎么办？

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★ 77.1k|★★★☆☆|昨天

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Flink-1.13 的 Maven 依赖

Flink-1.12 的 Maven 依赖

Flink-1.11 的 Maven 依赖

Flink-1.10 的 Maven 依赖

Flink-1.9 的 Maven 依赖

快速开始在集群上运行Alink算法

部署

Alink 快速上手指南

1. 环境准备

2. 安装步骤

方式一：使用 PyAlink (推荐新手)

方式二：使用 Java API (Maven 依赖)

3. 基本使用

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