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选择保留原始列就可以了

可以换一个解法。
你原来的数据，假设是列A，和列B。各自再加上一列标签，形成两组kv键值对，比如A变成
a1,1
a2,1
a3,1
....
an,1

列B变成
b1,2
b2,2
b3,2
....
bn,2
然后将两组数据union在一起(上下合并)，变成
a1,1
...
an,1
b1,2
...
bn,2
第一列命名为key，第二列命名为value
再用dataframe的groupby和agg方法
data.groupBy("key").agg(countUDAF("value",1),countUDAF("value",2))
这里原先的count,sum,max等聚合方法不满足你需要，你要自定义实现一个UDAF方法，统计同一个key下，有几个1，几个2

可能是你没有扫包，hsf bean没有起来吧
看一下你的入口类Application是否有下面两个注解,com.xxx.xxx是扫包范围，要比你的服务接口所在包名层级高才行
@SpringBootApplication(scanBasePackages = {"com.xxx.xxx"})
@EnableHSF

机器学习需要算法、数据、计算平台的支持。pai平台提供了一个界面拖拽型的操作平台，集成了常用的机器学习算法，让用户使用机器学习的门槛降低了很多。这种方式简单，也同时让你看不到底层的细节，比如算法如何收敛，计算资源如何调度等等。一般来说，越是复杂的算法、越是大的数据量，需要越多的计算资源。
通过竞价实例可以用较为低的成本获取ECS机器资源，原来获取机器学习训练过程中急需的计算资源，降低原本的使用成本。
因此，如果你想在阿里云上自己搭建机器学习平台，那可以考虑竞价实例的ECS。如果你只是一个机器学习使用者，建议直接用pai平台就好

专门的数据导出需要用tunnel download。dataworks只是界面，导出太多数据，会有IO问题和数据安全问题

可以有组件分组功能里的参数循环
在实验中界面中，可以点击“框选节点”选中需要合并的组件，点击某一个组件点击鼠标右键选择“合并”
弹出命名对话框，输入分组名字，注意此时只是在画布上定义了一个分组，并没有保存到"我的分组"里
右击分组选择参数循环