这个机器学习PAI需求可以实现吗？[阿里云机器学习PAI] 暂停朗读为您朗读

阿里云机器学习PAI是支持动态添加数据到StreamOperator的。在你的场景中，你需要通过DataStreamSourceFunction来不断地从ES读取新的数据，然后将其加入到已有的DataStream中。

具体实现方法如下：

1. 创建一个DataStreamSourceFunction，在其中实现从ES中读取数据的逻辑。
2. 在初始化MemSourceStreamOp时，使用fromDataStream()方法将其转换为DataStream，并保存其状态。
3. 在创建DataStreamSourceFunction后，使用addSource()方法将其加入到已有的DataStream中。
4. 在创建滑动窗口时，设置允许延迟结果输出的时间，即allowedLateness方法，以确保当新的数据加入时仍能够继续滑动窗口。

具体代码示例如下：

# 从ES中读取数据的DataStreamSourceFunctionclass ESDataGenerator(SourceFunction):    def run(self, ctx: SourceContext) -> None:        # 从ES中读取数据，并将其转换成DataStreamElement类型加入到DataStream中        while True:            data = read_from_ES()            ctx.collect(DataStreamElement(data, timestamp))    def cancel(self):        pass# 初始化MemSourceStreamOpmem_source = MemSourceStreamOp([("col1", "int"), ("col2", "string")], [[1, "a"], [2, "b"]])# 将MemSourceStreamOp转换成DataStream，并保存其状态data_stream = mem_source.link(StreamOperator())# 加入新数据的DataStreamSourceFunctiones_generator = ESDataGenerator()data_stream.add_source(es_generator)# 创建滑动窗口，设置allowedLateness参数windowed_stream = data_stream.window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(10), Time.seconds(5)))        .allowedLateness(Time.seconds(5)))# 对滑动窗口进行一些操作，如获取特征等...

通过上述方法，你可以实现随时向已有的StreamOperator中添加数据，并保证滑动窗口能够随时获取新的数据并进行计算。

现在还没有es的数据源，简单的，你可以弄一个Kafka，做同样的逻辑。此回答整理自钉群“Alink开源–用户群”