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有老哥知道Flink CDC中python如何用flink ml呀?也是需要调用ml的jar包是吗,

有老哥知道Flink CDC中python如何用flink ml呀?也是需要调用ml的jar包是吗,我看pyflink没有ml

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真的很搞笑 2023-06-11 14:41:47 100 0
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  • 在 Flink CDC 中使用 Flink ML(Machine Learning)需要以下步骤:

    确保已经安装了 Flink 和 Python 环境。
    导入所需的 Python 包,包括 pyflink 和 flink-ml。
    创建一个 Flink 的流数据源,并将数据源传递给 Flink ML 算法。
    使用 Flink ML 提供的算法进行模型训练和预测。
    下面是一个简单的示例代码,展示了如何在 Flink CDC 中使用 Flink ML 进行线性回归:

    from pyflink.dataset import ExecutionEnvironment
    from pyflink.table import BatchTableEnvironment
    from pyflink.table.descriptors import Schema, OldCsv, FileSystem
    from pyflink.ml.api import LinearRegression

    创建一个执行环境和表环境

    env = ExecutionEnvironment.get_execution_environment()
    t_env = BatchTableEnvironment.create(env)

    定义数据源的格式和位置

    t_env.connect(FileSystem().path('/path/to/input/data')) \
    .with_format(OldCsv()
    .field('x', 'DOUBLE')
    .field('y', 'DOUBLE')
    .line_delimiter('\n')
    .field_delimiter(',')) \
    .with_schema(Schema()
    .field('x', 'DOUBLE')
    .field('y', 'DOUBLE')) \
    .create_temporary_table('source_table')

    使用 Flink ML 进行线性回归训练和预测

    source_table = t_env.from_path('source_table')
    lin_reg = LinearRegression() \
    .set_params(LinearRegression().set_epsilon(0.1)) \
    .set_input_cols(['x']) \
    .set_output_col('y_pred')
    model = lin_reg.fit(source_table)
    result_table = model.transform(source_table)

    输出结果

    result_table.execute().print()
    请确保将代码中的 /path/to/input/data 替换为实际数据源的位置,并根据实际需求进行修改和调整。此示例仅为演示目的,实际使用可能需要更多的配置和调整。

    2023-09-27 18:25:44
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