刚发布的 Alink 1.1.0 版本，支持发布到 Maven Central，Java 开发者通过 Maven 可以快速搭建 Alink 机器学习项目。本文将演示一个简单的构建方案，便于爱好者快速入门。
先说一下相关的环境，Windows 系统，使用的 Jave 编辑器是 InterlliJ IDEA（Version 2019.3.2），Java SDK 的版本为 1.8。
第一步，创建项目
在 InterlliJ IDEA 中选择创建新项目，并选择 Maven，如下图所示：
使用默认选项，不用勾选"Create from archetype"，点击"Next"按钮，进入下图所示页面，这里只需填写 Name 项，其它内容会自动关联生成。
最后，点击"Finish"按钮，就完成了 Maven 工程的创建。
我们在 InterlliJ IDEA 编辑器中可以看到整个项目的结构如下：
我们查看 pom.xml，内容如下：
4.0.0
org.example
AlinkMavenExample
1.0-SNAPSHOT
第二步，HelloAlink
在开始引入 Alink 相关 jar 包前，我们先进行一个小实验，运行简单的打印输出。在 src -> main -> java 下新建一个 package: "org.example"，再新建一个 Java Class:
"HelloAlink.java"
package org.example;
public class HelloAlink {
public static void main(String[] args) {
System.out.println("Hello Alink!");
}
}运行该代码，结果正常打印。
然后，我们在看一下 maven 打包的情况，进入 IDEA 的 Maven 窗口，如下图所示：
在 Maven 窗口中点击执行"package"操作，操作正常执行完成。在该项目文件夹的 target 子文件夹下可以看到打包出来的 AlinkMavenExample-1.0-SNAPSHOT.jar。
第三步，修改 POM 文件，导入 Alink 相关 jar 包
这是本文中最重要的环节，在 POM 文件中设置 Alink 相关的 dependency，从而在项目中可以使用 Alink 库函数。
可以从如下两个地址中找到 Alink1.1.0 的 dependency 设置：
[1]https://github.com/alibaba/Al...
[2]https://zhuanlan.zhihu.com/p/...
其实，Alink 提供了两个设置方案，分别针对 Flink 1.10 和 Flink 1.9 版本，这里我们选择针对 Flink 最新版本的方案。复制 dependency 项，并粘贴到 POM 的
4.0.0
org.example
AlinkMavenExample
1.0-SNAPSHOT
com.alibaba.alink
alink_core_flink-1.10_2.11
1.1.0
org.apache.flink
flink-streaming-scala_2.11
1.10.0
org.apache.flink
flink-table-planner_2.11
1.10.0
这是 IDEA 会弹出小窗如下：
选择"Import Changes"，需要等待一段时间，将所需的 jar 包下载到本地 maven 仓库。
第四步，构建运行
参考 Alink 的 Java 例子：
[3]https://github.com/alibaba/Al...
在当前项目中新建 KMeansExample.java，保留当前的 package 路径package org.example;，将 Alink 例子中的其它代码直接复制过来。代码如下：
package org.example;
import com.alibaba.alink.operator.batch.BatchOperator;
import com.alibaba.alink.operator.batch.source.CsvSourceBatchOp;
import com.alibaba.alink.pipeline.Pipeline;
import com.alibaba.alink.pipeline.clustering.KMeans;
import com.alibaba.alink.pipeline.dataproc.vector.VectorAssembler;
/**
* Example for KMeans.
*/
public class KMeansExample {
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";
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();
}
}然后，选择运行 KMeansExample.main()，可看到正常的输出结果如下（显示篇幅关系，只保留了头两条和末尾 2 条数据）：
category|prediction_result|prediction_detail
--------|-----------------|-----------------
Iris-setosa|0|0.49148233882941467 0.3017994492572307 0.2067182119133547
Iris-versicolor|1|0.3249474882831926 0.396327539544579 0.2787249721722284
......
Iris-virginica|2|0.13906038938197507 0.38042216584746935 0.4805174447705556
Iris-virginica|1|0.18304443868954268 0.43146730855314785 0.38548825275730947以上，即可完成 Alink 项目的创建。