当前批量数据调用仅支持针对oracle、mysql数据库的批量调用，hive的批量调用 建议采用udf方式进行

需要使用eppdev-mlib-batch任务包，具体所需文件为两个：

1. eppdev-mlib-batch.jar: 主要执行文件
2. application.properties：相应的配置文件

上述两个文件需要在统一目录

需要准备模型计算所需数据宽表和结果回填表两个表，其中宽表数据中需要有唯一主键， 输出结果表需要有主键和create_time字段，便于进行库表数据对应，示例格式如下

-- --------------------------------------
-- tableName：test_model_input
-- author: jinlong.hao
-- date: 2019-11-24
-- desc: 
--    1. 模型输入库表
--    2. 主键为id
--    3. 用于进行模型测试
-- ---------------------------------------
CREATE TABLE test_model_input(
    id CHAR(32)             comment '主键'
   ,sepal_width DOUBLE      comment 'sepal.width'
   ,sepal_height DOUBLE     comment 'sepal.height'
   ,petal_width DOUBLE      comment 'petal.width'
   ,petal_height DOUBLE     comment 'petal.height'
   ,create_time DOUBLE      comment '创建时间，用于进行增量计算'
) comment '模型测试输入表';
 
-- --------------------------------------
-- tableName：test_model_output
-- author: jinlong.hao
-- date: 2019-11-24
-- desc: 
--    1. 模型输出结果表
--    2. 主键为id
-- ---------------------------------------
CREATE TABLE test_model_output(
    id VARCHAR(32)                  comment '唯一主键'
   ,probability_setosa  DOUBLE      comment 'Setosa概率'
   ,probability_virginica DOUBLE    comment 'Virginica概率'
   ,probability_versicolor DOUBLE   comment 'Versicolor概率'
   ,variety VARCHAR(20)             comment '模型预测结果'
   ,create_time datetime            comment '模型计算时间'
) comment '模型测试输出表';
~~~

修改application.properties文件，主要修改以下内容：

• spring.datasource.* ： 数据库相关配置
• eppdev.mlib.consumer.basic-url: 服务网关的基础地址
• eppdev.mlib.batch.model-code: 模型编码
• eppdev.mlib.batch.input-table.name: 输出表的表名
• eppdev.mlib.batch.input-table.key: 输入表主键
• eppdev.mlib.batch.input-table.columns: 输出表需要查询的字段列表
• eppdev.mlib.batch.input-table.where: 定制查询条件，可以包括参数，用于命令传参数
• eppdev.mlib.batch.fetch-size: 每次读取的数据量，避免一次性加载过量数据
• eppdev.mlib.batch.output-table.name: 输出库表表名
• eppdev.mlib.batch.output-table.key: 输出表的主键名称
• eppdev.mlib.batch.output-table.column-maps: 输出字段的映射

其中spring.datasource.*配置模式同普通springboot工程， eppdev.mlib相关配置示例如下：

eppdev.mlib.consumer.basic-url = http://localhost:11524/consumer 
eppdev.mlib.batch.model-code = test-01
eppdev.mlib.batch.input-table.name = test_model_input
eppdev.mlib.batch.input-table.key = id
eppdev.mlib.batch.input-table.columns = id, sepal_width as `sepal.width`, sepal_height as `sepal.height`, petal_width as `petal.width`, petal_height as `petal.height`
eppdev.mlib.batch.input-table.where = create_time >= ${begin_time}  and create_time <= ${end_time}
eppdev.mlib.batch.fetch-size = 1000
eppdev.mlib.batch.output-table.name = test_model_output
eppdev.mlib.batch.output-table.key = id
eppdev.mlib.batch.output-table.column-maps = probability(Setosa) as probability_setosa, probability(Virginica) as probability_virginica, probability(Versicolor) as probability_versicolor, variety as variety

./eppdev-mlib-sdk-batch.jar -Dbegin_time="2019-11-20 11:24:32" -Dend_time="2019-11-21 12:23:24"