请问机器学习PAI的alink支持keyby吗？

问题一：是的，机器学习PAI的alink支持keyBy操作。keyBy操作是Flink中的一个非常重要的操作，用于将数据流按照指定的键（Key）进行分区，将具有相同Key的数据分到同一个分区中，这样在后续的操作中可以对同一分区内的数据进行各种计算和转换操作，增加处理效率。

在机器学习PAI的alink中，keyBy操作可以使用StreamDAG中的KeyByOp节点实现，例如下面的代码片段：

import ai_flow as af
from ai_flow_plugins.job_plugins.flink import FlinkJobConfig, FlinkPythonJob
from ai_flow_plugins.job_plugins.flink.flink_job_config import FlinkJobType

conf = FlinkJobConfig(job_name='flink job with keyBy',
job_type=FlinkJobType.PYTHON)

with af.config() as cfg:
source = af.user_define_operation(
executor=FlinkPythonJob(
package_path='flink_job_with_keyby.py',
job_class='FlinkJobWithKeyBy'
),
dag=af.current_dag(),
op_args={
'input': af.output_of(prev_op),
'output': example_path
},
job_config=conf
)

op_keyed = af.key_by(source, key=['key'], partition=1)

sink = af.hadoop_write(
input=op_keyed.output[0],
path=sink_path,
write_format=af.WriteFormat.CSV
)

其中，key_by函数接收一个Op节点以及一个键列表作为参数，返回一个KeyByOp节点，表示将Op节点生成的数据流按照键列表进行分区。

上述代码片段中使用了FlinkPythonJob来定义Flink作业，也可以使用其他类型的Flink作业和Flink任务。

问题二：EcodOutlier4GroupbatchOp不支持keyby功能。它是一个用于异常检测的组批量操作算子，可以将输入数据集分成若干组，在每个组内进行异常检测并输出异常结果。在进行异常检测时，EcodOutlier4GroupbatchOp根据输入数据集的schema和参数，对每个组内的样本进行单独的异常检测，不能使用keyby对数据进行分组。如果需要使用keyby对数据进行分组，可以使用其他支持keyby的算子，如GroupByKeyBatchOp等。

针对问题1的回答：ECOD算法是支持的。EcodOutlierStreamOp 直接接这个，指定group参数就行了。针对问题2的回答：这个需要前边加groupbyop，聚合成mtable的，再EcodOutlier4GroupbatchOp才可以。此回答整理自钉群“Alink开源--用户群”