通过AMDP调用HANA的PAL函数
SAP预测分析库(SAP Predictive Analysis Library,PAL)是SAP HANA中的一项功能,它允许我们在SAP HANA SQLScript过程中执行分析算法。
基于ABAP的SAP应用可以调用PAL提供的功能,包含分类,回归,聚类,关联规则,社交网络分析,推荐系统等。通常使用AMDP来实现调用。
AMDP(ABAP-Managed Database Procedures)是一种在SAP HANA中进行ABAP开发时可以使用的代码优化模式,简而言之,它可以让开发者在ABAP中写HANA数据库存储过程。
本文链接:https://www.cnblogs.com/hhelibeb/p/12610644.html
英文原文:An example to call PAL Apriori via AMDP
示例
接下来用一个例子来展示如何使用PAL。这里用到的PAL函数是Apriori。
步骤一(可选) 熟悉使用SQLScript调用PAL函数
如果你已经熟悉PAL的HANA存储过程接口和它的调用,可以跳过这步。
通过HANA Studio连接HANA数据库,运行下面的脚本:
SET SCHEMA ZHAOJE; DROP TABLE PAL_APRIORI_PARAMETER_TBL;
CREATE COLUMN TABLE PAL_APRIORI_PARAMETER_TBL (
“PARAM_NAME ” VARCHAR(100),
“INT_VALUE” INTEGER,
“DOUBLE_VALUE” DOUBLE,
“STRING_VALUE” VARCHAR (100)
);
INSERT INTO PAL_APRIORI_PARAMETER_TBL VALUES (‘MIN_SUPPORT’, null, 0.1, null);
INSERT INTO PAL_APRIORI_PARAMETER_TBL VALUES (‘MIN_CONFIDENCE’, null, 0.3, null);
INSERT INTO PAL_APRIORI_PARAMETER_TBL VALUES (‘MIN_LIFT’, null, 1.1, null);
INSERT INTO PAL_APRIORI_PARAMETER_TBL VALUES (‘MAX_CONSEQUENT’, 1, null, null);
INSERT INTO PAL_APRIORI_PARAMETER_TBL VALUES (‘PMML_EXPORT’, 1, null, null); DROP TABLE PAL_APRIORI_TRANS_TBL;
CREATE COLUMN TABLE PAL_APRIORI_TRANS_TBL (
“CUSTOMER” INTEGER,
“ITEM” VARCHAR(20)
);
INSERT INTO PAL_APRIORI_TRANS_TBL VALUES (2, ‘item2’);
INSERT INTO PAL_APRIORI_TRANS_TBL VALUES (2, ‘item3’);
INSERT INTO PAL_APRIORI_TRANS_TBL VALUES (3, ‘item1’);
INSERT INTO PAL_APRIORI_TRANS_TBL VALUES (3, ‘item2’);
INSERT INTO PAL_APRIORI_TRANS_TBL VALUES (3, ‘item4’);
INSERT INTO PAL_APRIORI_TRANS_TBL VALUES (4, ‘item1’);
INSERT INTO PAL_APRIORI_TRANS_TBL VALUES (4, ‘item3’);
INSERT INTO PAL_APRIORI_TRANS_TBL VALUES (5, ‘item2’);
INSERT INTO PAL_APRIORI_TRANS_TBL VALUES (5, ‘item3’);
INSERT INTO PAL_APRIORI_TRANS_TBL VALUES (6, ‘item1’);
INSERT INTO PAL_APRIORI_TRANS_TBL VALUES (6, ‘item3’);
INSERT INTO PAL_APRIORI_TRANS_TBL VALUES (0, ‘item1’);
INSERT INTO PAL_APRIORI_TRANS_TBL VALUES (0, ‘item2’);
INSERT INTO PAL_APRIORI_TRANS_TBL VALUES (0, ‘item5’);
INSERT INTO PAL_APRIORI_TRANS_TBL VALUES (1, ‘item2’);
INSERT INTO PAL_APRIORI_TRANS_TBL VALUES (1, ‘item4’);
INSERT INTO PAL_APRIORI_TRANS_TBL VALUES (7, ‘item1’);
INSERT INTO PAL_APRIORI_TRANS_TBL VALUES (7, ‘item2’);
INSERT INTO PAL_APRIORI_TRANS_TBL VALUES (7, ‘item3’);
INSERT INTO PAL_APRIORI_TRANS_TBL VALUES (7, ‘item5’);
INSERT INTO PAL_APRIORI_TRANS_TBL VALUES (8, ‘item1’);
INSERT INTO PAL_APRIORI_TRANS_TBL VALUES (8, ‘item2’);
INSERT INTO PAL_APRIORI_TRANS_TBL VALUES (8, ‘item3’); CALL _SYS_AFL.PAL_APRIORI(PAL_APRIORI_TRANS_TBL, PAL_APRIORI_PARAMETER_TBL, ?, ?);
你会看到下面的挖掘结果,
步骤二 写AMDP代码,调用PAL过程
下面是一个AMDP类例子,它调用了PAL Apriori过程。你可以在Eclipse里编辑自己的AMDP代码。
CLASS zcl_amdp_pal DEFINITION
PUBLIC
FINAL
CREATE PUBLIC .PUBLIC SECTION.
INTERFACES if_amdp_marker_hdb.
TYPES: BEGIN OF ty_apdata,
customer TYPE i,
item TYPE c LENGTH 10,
END OF ty_apdata,
tt_apdata TYPE STANDARD TABLE OF ty_apdata, BEGIN OF ty_apparams,
name TYPE c LENGTH 60,
intargs TYPE i,
doubleargs TYPE float,
stringargs TYPE c LENGTH 100,
END OF ty_apparams,
tt_apparams TYPE STANDARD TABLE OF ty_apparams, ty_metric TYPE p LENGTH 5 DECIMALS 4,
BEGIN OF ty_aprules,
antecedent TYPE c LENGTH 20,
consequent TYPE c LENGTH 10,
support TYPE ty_metric,
confidence TYPE ty_metric,
lift TYPE ty_metric,
END OF ty_aprules,
tt_aprules TYPE STANDARD TABLE OF ty_aprules, BEGIN OF ty_appmml,
row_index TYPE i,
model_content TYPE c LENGTH 500,
END OF ty_appmml,
tt_appmml TYPE STANDARD TABLE OF ty_appmml. METHODS apriori_proc_call
IMPORTING
VALUE(it_vapdata) TYPE tt_apdata
VALUE(it_apparams) TYPE tt_apparams
EXPORTING
VALUE(et_ap_rules) TYPE tt_aprules
VALUE(et_ap_pmml) TYPE tt_appmml. PROTECTED SECTION.
PRIVATE SECTION.
ENDCLASS. CLASS zcl_amdp_pal IMPLEMENTATION. METHOD apriori_proc_call BY DATABASE PROCEDURE FOR HDB LANGUAGE SQLSCRIPT.
CALL _SYS_AFL.PAL_APRIORI(:it_vapdata, :it_apparams, et_ap_rules, et_ap_pmml);
ENDMETHOD. ENDCLASS.
步骤三 在ABAP程序中调用AMDP方法
示例报表代码如下,
REPORT zz_apriori_test. DATA: lt_data TYPE zcl_amdp_pal=>tt_apdata,
ls_data LIKE LINE OF lt_data,
lt_param TYPE zcl_amdp_pal=>tt_apparams,
ls_param LIKE LINE OF lt_param,
lt_rules TYPE zcl_amdp_pal=>tt_aprules,
lt_pmml TYPE zcl_amdp_pal=>tt_appmml,
lr_wrapper TYPE REF TO zcl_amdp_pal. ls_data-customer = 2. ls_data-item = 'item2'. APPEND ls_data TO lt_data.
ls_data-customer = 2. ls_data-item = 'item3'. APPEND ls_data TO lt_data.
ls_data-customer = 3. ls_data-item = 'item1'. APPEND ls_data TO lt_data.
ls_data-customer = 3. ls_data-item = 'item2'. APPEND ls_data TO lt_data.
ls_data-customer = 3. ls_data-item = 'item4'. APPEND ls_data TO lt_data.
ls_data-customer = 4. ls_data-item = 'item1'. APPEND ls_data TO lt_data.
ls_data-customer = 4. ls_data-item = 'item3'. APPEND ls_data TO lt_data.
ls_data-customer = 5. ls_data-item = 'item2'. APPEND ls_data TO lt_data.
ls_data-customer = 5. ls_data-item = 'item3'. APPEND ls_data TO lt_data.
ls_data-customer = 6. ls_data-item = 'item1'. APPEND ls_data TO lt_data.
ls_data-customer = 6. ls_data-item = 'item3'. APPEND ls_data TO lt_data.
ls_data-customer = 0. ls_data-item = 'item1'. APPEND ls_data TO lt_data.
ls_data-customer = 0. ls_data-item = 'item2'. APPEND ls_data TO lt_data.
ls_data-customer = 0. ls_data-item = 'item5'. APPEND ls_data TO lt_data.
ls_data-customer = 1. ls_data-item = 'item2'. APPEND ls_data TO lt_data.
ls_data-customer = 1. ls_data-item = 'item4'. APPEND ls_data TO lt_data.
ls_data-customer = 7. ls_data-item = 'item1'. APPEND ls_data TO lt_data.
ls_data-customer = 7. ls_data-item = 'item2'. APPEND ls_data TO lt_data.
ls_data-customer = 7. ls_data-item = 'item3'. APPEND ls_data TO lt_data.
ls_data-customer = 7. ls_data-item = 'item5'. APPEND ls_data TO lt_data.
ls_data-customer = 8. ls_data-item = 'item1'. APPEND ls_data TO lt_data.
ls_data-customer = 8. ls_data-item = 'item2'. APPEND ls_data TO lt_data.
ls_data-customer = 8. ls_data-item = 'item3'. APPEND ls_data TO lt_data. CLEAR ls_param. ls_param-name = 'THREAD_NUMBER'. ls_param-intargs = 2. APPEND ls_param TO lt_param.
CLEAR ls_param. ls_param-name = 'MIN_SUPPORT'. ls_param-doubleargs = '0.1'. APPEND ls_param TO lt_param.
CLEAR ls_param. ls_param-name = 'MIN_CONFIDENCE'. ls_param-doubleargs = '0.3'. APPEND ls_param TO lt_param.
CLEAR ls_param. ls_param-name = 'MIN_LIFT'. ls_param-doubleargs = '1.1'. APPEND ls_param TO lt_param.
CLEAR ls_param. ls_param-name = 'MAX_CONSEQUENT'. ls_param-intargs = 1. APPEND ls_param TO lt_param. CREATE OBJECT lr_wrapper.
CALL METHOD lr_wrapper->apriori_proc_call
EXPORTING
it_vapdata = lt_data
it_apparams = lt_param
IMPORTING
et_ap_rules = lt_rules
et_ap_pmml = lt_pmml. TRY.
cl_salv_table=>factory(
IMPORTING
r_salv_table = DATA(lr_table)
CHANGING
t_table = lt_rules ).
DATA(lr_functions) = lr_table->get_functions( ).
lr_functions->set_default( abap_true ).
DATA(lr_columns) = lr_table->get_columns( ).
DATA(lr_column_1) = lr_columns->get_column('ANTECEDENT').
lr_column_1->set_long_text('ANTECEDENT'). lr_column_1->set_medium_text('ANTECEDENT'). lr_column_1->set_short_text('ANTECEDENT').
DATA(lr_column_2) = lr_columns->get_column('CONSEQUENT').
lr_column_2->set_long_text('CONSEQUENT'). lr_column_2->set_medium_text('CONSEQUENT'). lr_column_2->set_short_text('CONSEQUENT').
DATA(lr_column_3) = lr_columns->get_column('SUPPORT').
lr_column_3->set_long_text('SUPPORT' ). lr_column_3->set_medium_text('SUPPORT'). lr_column_3->set_short_text('SUPPORT').
DATA(lr_column_4) = lr_columns->get_column('CONFIDENCE').
lr_column_4->set_long_text('CONFIDENCE'). lr_column_4->set_medium_text('CONFIDENCE'). lr_column_4->set_short_text('CONFIDENCE').
DATA(lr_column_5) = lr_columns->get_column('LIFT').
lr_column_5->set_long_text('LIFT'). lr_column_5->set_medium_text('LIFT'). lr_column_5->set_short_text('LIFT').
lr_table->display( ).
CATCH cx_salv_msg. "#EC NO_HANDLER
CATCH cx_salv_not_found. "#EC NO_HANDLER
ENDTRY.
成功执行后,可以看到如下的执行结果:
可以在相关的应用中使用这些结果。
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