TSV文件导出 (TsvSinkBatchOp)

Java 类名：com.alibaba.alink.operator.batch.sink.TsvSinkBatchOp
Python 类名：TsvSinkBatchOp

功能介绍

写Tsv文件，Tsv文件是以tab为分隔符。

参数说明

| 名称 | 中文名称 | 描述 | 类型 | 是否必须？ | 取值范围 | 默认值 | | —- | —- | —- | —- | —- | —- | —- |

| filePath | 文件路径 | 文件路径 | String | ✓ | | |

| numFiles | 文件数目 | 文件数目 | Integer | | | 1 |

| overwriteSink | 是否覆写已有数据 | 是否覆写已有数据 | Boolean | | | false |

代码示例

以下代码仅用于示意，可能需要修改部分代码或者配置环境后才能正常运行！

Python 代码

df = pd.DataFrame([
                ["0L", "1L", 0.6],
                ["2L", "2L", 0.8],
                ["2L", "4L", 0.6],
                ["3L", "1L", 0.6],
                ["3L", "2L", 0.3],
                ["3L", "4L", 0.4]
        ])
source = BatchOperator.fromDataframe(df, schemaStr='uid string, iid string, label double')
tsvSink = TsvSinkBatchOp().setFilePath('yourFilePath').linkFrom(source)
BatchOperator.execute()

Java 代码

以下代码仅用于示意，可能需要修改部分代码或者配置环境后才能正常运行！

import org.apache.flink.types.Row;
import com.alibaba.alink.operator.batch.BatchOperator;
import com.alibaba.alink.operator.batch.sink.TsvSinkBatchOp;
import com.alibaba.alink.operator.batch.source.MemSourceBatchOp;
import com.alibaba.alink.operator.batch.source.TsvSourceBatchOp;
import org.junit.Test;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class TsvSinkBatchOpTest {
    @Test
    public void testTsvSinkBatchOp() throws Exception {
        List <Row> df = Arrays.asList(
            Row.of("0L", "1L", 0.6),
            Row.of("2L", "2L", 0.8),
            Row.of("2L", "4L", 0.6),
            Row.of("3L", "1L", 0.6),
            Row.of("3L", "2L", 0.3),
            Row.of("3L", "4L", 0.4)
        );
        BatchOperator <?> source = new MemSourceBatchOp(df, "uid string, iid string, label double");
        BatchOperator <?> tsvSink = new TsvSinkBatchOp()
            .setFilePath("yourFilePath")
            .setOverwriteSink(true);
        source.link(tsvSink);
        BatchOperator.execute();
    }
}

运行结果