一、Alink是什么
1.1 Alink介绍
-Alink是基于Flink的机器学习算法平台
1） 由阿里巴巴计算平台事业部PAI团队研发；
2） 同时支持批式/流式算法，提供丰富的算法库；
3） 帮助数据分析和应用开发人员能够从数据处理、特征工程、模型训练、预测，端到端地完成整个流程。
-相关名称的公共部分
Alibaba，Algorithm，AI，Flink，Blink
1.2 Alink开源
Alink自2019年11月开源至今，共发布以下4大版本：
-Alink v1.0
1) 2019年11月 Alink v1.0.0
Flink Forword Asia大会上宣布开源；
支持Java接口和Python接口(PyAlink)。
2) 2019年12月 Alink v1.0.1
解决一些场景下PyAlink的安装问题；
更新算法文档。
-Alink v1.1
1） 2020年2月 Alink v1.1.0；
支持发布到Maven*仓库和PyPI；
PyAlink兼容PyFlink，改进UDF / UDTF功能；
支持多版本的Kafka数据源。
2） 2020年4月 Alink v1.1.1
提升使用体验，在参数检查方面更加智能。
3） 2020年6月 Alink v1.1.2
新增30余个数据格式转化组件；
支持多版本Hive数据源；
Pipeline和LocalPredictor支持SQLSelect操作。
-Alink v1.2
2020年7月 Alink v1.2.0
支持多文件系统；
CSV格式读取、导出组件支持各文件系统；
推出AK格式读取、导出组件，简化文件 数据的操作；
支持模型信息摘要、输出；
增加FM分类、回归算法。
-Alink v1.3
2020年12月 Alink v1.3.0
增加ItemCF、UserCF等推荐算法；
增加向量和文本相似度算法；
插件化catalog和文件系统；
丰富model info功能；
改进Pipeline存储和导入；
增加测试工具模块，优化测试体验。
丰富的数据库
1.3 开源Alink与SparkML对比
上图为开源Alink与SparkML算法运行时间对比图。纵坐标为各类算法，横坐标为运行同一算法时，SparkML相较开源Alink所花费的时间倍数。由上图可看出，在大多数情况下，开源Alink比SparkML效率更高。
二、Alink如何使用
2.1 Alink使用方式
有两种使用方式：Link与Pipeline。
下面通过一个例子展现两种使用方式的区别。
Link
Link是批式/流式算法通用的串联方式。
如上图所示，当得到训练数据后，训练数据进行了一次VectorAssembler，将多个列合成一列Vector.
数据处理完成后进行PCA的训练，训练结束后做PCA预测。预测数据做PCA预测时同时做Assembler，目的在于与训练数据保持一致，PCA预测结束后打印出结果。上述例子通过Link与Pipeline实现具体过程如下：
Link
Pipeline
2.2 Alink支持多种数据源
Alink还有一个优势是支持多种数据源。
它支持文件系统数据源与Catalog数据源，文件系统数据源包含HDFS、OSS、Local等，Catalog数据源包含Hive、Mysql、Derby等。这里需重点注意Local。Lcal为本地数据文件系统，如果在本地运行时，就可以使用它去进行测试。
Alink支持多种数据源的优势在于，当用户在使用时，面对不同的数据源不需要将数据导来导去，直接在Alink中区别对应数据源，然后将相应数据写到对应的Sink中去。
2.3 Alink运行
当算法与数据源准备完毕后，可以开始运行代码。运行代码可分为开发与部署，相当于本地运行与集群运行。在开发阶段，可以先用一个小数据集进行本地运行测试，快速验证过程与效果是否正确无误。
当本地运行测试无误后，可以提交到集群，运行大规模数据。
本地运行与集群运行的代码只有些许差异，具体代码如下。
本地运行：useLocalEnv
集群运行：useRemoteEnv
2.4 LocalPredictor
集群运行之后，需要进行线上推理，流程图如下图所示。
数据会在分布式集群系统中进行模型训练，然后将模型存储到文件存储系统或其他Sink里，接着将模型推到线上服务系统进行线上服务，该过程在Alink实现过程如下：
Alink使用LocalPredictor有个显著的优势，当用户在开发过程中，它使训练过程、线上预测与线下预测等数据保持一致。
三、Alink进阶
上面介绍了Alink的算法、数据源、运行与部署，那如何进行开发？开发的过程中有哪些技巧可以使用呢？
3.1 利用提示和报错信息
-利用提示查看算法相关Op, 可以查看Op和Pipeline。
举个例子，Alink支持6种数据格式，包括Vector、Triple、Json、Columns、Kv以及Csv，这六种格式可以根据实际需求相互转换。
如果要去做数据转换的时候，该如何找这个名字？
例如要将Columns转换成Csv，就输入Columns，那么跟Columns相关的所有算法都会出现，直接选择想要转换的算法即可，如下图所示。
这种方式提升了转换算法的效率，解决了用户在数百个算法中寻找的困扰。
-利用提示查看算法支持的参数。
每个算法拥有不同的参数，该如何设置参数？
Alink里的参数均以Set开头，举例如下图所示：
先将算法名字OneHotEncoder写上，然后写上set，那么相关的这种参数则会罗列出来供用户选择。
-枚举变量，使用JAVA，有枚举值的提示。
如果 Python的话，也可以通过下图的报错信息来看这个值到底应该怎么填。
以之前为例，ChiSqSelectorBatchOp里面有一个变量是SelectorType表示筛选类型，因为用户不清楚所以输入“aaa”，运行之后算法抛出来异常，表示“aaa”并不是SelectorType里的成员。它可能的值为NumTopFeatures、PERCENTILE、FPR、FDR、FWE，此时用户可以选择自己需要用的方法填入相应的值即可。
Alink对列名异常也做了一些优化。
如果列名输错了，行为是怎么样的？
如上所示，这个数据里面列是ID跟Test，当用户添了一个“text 1”，运行之后系统报错表示“text 1”无法找到，并提示“do you mean : text ?”，使得用户可以去查找相似列名。
3.2 查看训练信息
接下来介绍如何查看训练信息、模型信息，评估信息等，有些算法有丰富的训练信息可以帮助进行正确性验证，可能会输出每一轮的Loss、学习率，特征重要性、权重等等。
-Loss、学习率，特征重要性、权重
以上面为例，先定义逻辑回归算法Op，设置参数，使用lazyPrintTrainInfo可以将打出训练过程信息，lazyCollectTrainInfo可以在中间函数选择需要打印的信息。
上图为运行结果，显示了Loss、GradNorm、learnRate相应信息。
下方的train importance info包含模型的特征重要性，用户可以根据实际需求打印。
-通过训练流程得到的模型，不只是用于推理服务，也可以帮助诊断流程。
以上面为例，与之前的TrainInfo非常相似，在后面PrintModelInfo之后系统会打印model信息，在这里可以查看选择列、label值、categorical变量、gaussian变量以及模型等相关信息。还有一些其他的这种信息。
-对于复杂的模型，还可以提供更形象化的模型展示。
复杂的模型信息较多，例如树型结构。这种情况可以用lazyCollectModelInfo将图saveTreeAsImage，则会得到一个清晰的树状图，用户一目了然。
3.3 查看模型评估结果
-模型评估涉及到复杂的计算；
-信息量大
-需要繁琐的处理
3.4 Op和DataFrame互转
PyAlink提供了与pandas DataFrame的互转操作，能够方便的使用python生态中已有的工具。
3.5与PyFlink一同使用
-PyAlink新增了getMLEnv的接口，直接获取PyFlink的执行环境；
-Table和Op互转。
（分享人：品一）
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