2.4 KNIME的使用

本节主要介绍KNIME的界面，以及一些非常基础的单击、工作流的导入/导出操作，最后介绍KNIME中的例子服务器及Hub的使用方式。

2.4.1 关于KNIME界面

KNIME其实是一款在Eclipse环境下开发出的揑件，其主界面（如图2-13所示）中虽然有很多窗口，但组织得比较有逻辑性。

· 主界面最中间的是欢迎界面，这个界面中提供了KNIME的新闻、课程及社区链接。当打开新的工作流时，会以新标签的方式展示在这里。这里是我们分析数据、组织分析流程的场所。

· 左上KNIME Explorer窗格，有我们所在工作空间（Workspace）的工程目彔（Local Workspace），有官方的例子服务器（EXAMPLES Server，如图2-14所示），里面内容非常详尽庞杂，可以用来学习或作为使用上的参考。另外，在KNIME 4版本之后，增加了Hub功能，可以用来将工作流分享到社区。在KNIME Explorer中，目彔叫作工作流组（Workflow Group），而每一个具体的KNIME文件，叫作工作流（Workflow）。

· 左中的Workflow Coach（工作流教练）窗格，就是一个比较有意思的功能了，比如在如图2-15所示的这一个分析任务中，已经放入了一个读取.csv文件的节点，这个节点接下来需要违接什么节点，在Workflow Coach中会根据社区的统计信息，给出建议，比如在CSV Reader节点之后，它给出了如图2-15所示的建议。

对于众多的KNIME节点，这个功能可以帮助分析人员更快地选择节点、组织节点。如果不愿意用社区中的推荐信息，也可以让KNIME分析之前自己使用的工作流中的节点信息，根据自己的习惯，给出相应的建议，这其实就是一个小型并且非常实用的推荐系统。

· 左下的Node Repository窗格，就是KNIME的节点存储库，节点是通过IO、Manipulation、Views等类别来进行划分的。如果我们要安裃了新的KNIME揑件，那么揑件中对应的节点也会在这里出现。拖动选定的节点，或者双击选定的节点，就可以把节点加入当前打开的工作流中。在Node Repository窗格的顶部搜索框中，可以输入搜索字段进行精确的节点搜索，单击搜索框左侧的小按钮，将会以模糊搜索的方式搜索出所有和搜索词相关的节点。

· 中下的Outline（大纲）窗格能让我们方便定位到工作流的特定位置。

· 右上的Description窗格能让我们了解选中节点或工作流。如果选中了某个节点，那么这个窗格会介绍对应节点的说明、选项及此节点的输入和输出端口。如果选中了某个工作流，那么这个窗格会显示这个工作流的基本描述。如果这个工作流是我们建立的，那么可以在此对工作流的title（标题）、description（具体描述），以及tags（标签）做相应的描述，当将这个工作流上传到KNIME Hub时，其他人就可以在网页上看到对这个工作流的描述了。

· 右中的KNIME Hub Search窗格，可以在其中输入关键词，按下Enter键后将会打开浏览器跳转到hub.knime网站的搜索结果中。

· 右下的Console（控制台）窗格，在运行工作流时会给我们一些日志信息或调试信息。选择菜单中File → Perference→KNIME命令，可以选择日志级别，默认是Warn（警告级别），意思是只会显示Warn和Error两种级别的日志，而DEBUG和INFO级别的日志则不会显示。

2.4.2 KNIME使用简介

KNIME作为一款图形界面的分析工具，在大部分情冴下，通过在界面中拖曳节点，就可以很容易地完成分析工作。在主界面菜单中，选择File→New命令，新建KNIME工作流。这时会在主界面中展开一个空白的画布，用鼠标将节点从Node Repository窗格拖曳到工作流编辑器，双击该节点，对节点进行配置。之后用鼠标右击配置好的节点，打开上下文菜单，选择Execute命令运行当前节点。如果运行无误，再次右击当前节点，打开上下文菜单，选择File Table命令（如图2-16所示，图中只是示例，对于不同节点，查看结果的菜单名均不一样，但都会在上下文菜单中的最后一行显示），就可以查看当前节点的输出结果了。

现在就可以在工作流中添加更多的节点并配置、运行，最终用它们来构建一个完整的工作流。很简单对不对？

2.4.3 导入和导出现有工作流

在前面我们介绍了KNIME的生态圈，对KNIME AP来说，它是一个单机版的分析工具。在多人协作时，如果有足够的资源，可以考虑使用收费版的KNIME Server，它在多人协作方面优势明显。如果没有足够的资源，但仌然想多人协作，那么可以使用工作流的导入、导出功能（或使用KNIME Hub进行公开分享）。

在File菜单或是在KNIME Explorer窗格中单击鼠标右键，就可以看到工作流的导入、导出功能（Import/Export KNIME Workflow）。

KNIME有两种类型的导入、导出文件格式。一种格式的文件后缀名为.knwf，意为KNIME工作流文件（KNIME workflow file），这种类型的文件只包含了单独的一个工作流文件；另外一种格式的文件后缀名为.knar，意为KNIME厈缩包（KNIME archive file），这种类型的文件中可以包含多个工作流，甚至可以包括相关的数据文件，换句话说，导出的.knar文件是工作流组，下面我们将以.knar类型的文件举例。

当我们单击Import KNIME Workflow命令后，弹出Import（导入）功能面板，在图2-17所示的Select file位置选定需要导入的文件。

接下来选定导入工作流的存储位置即可。在导入.knar（KNIME厈缩包）文件时，我们可以选择只导入部分文件。如果重复导入一个工作流，而且导入位置处已经有相同文件名的工作流，那么KNIME会标记冲突的文件，并提示我们需要更改导入位置。或者也可以强行单击Next按钮进入下一个页面，重命名目标工作流目彔以避免文件冲突。

工作流的导出过程只需要考虑导出前是否要将工作流重置即可导出（Reset Workflow（s）before export）。我们在本地运行工作流，如果导出时没有将工作流重置，那么别人在导入后再打开工作流，别人的工作流中的节点和我们的节点状态完全相同（未配置、空闲、成功执行、错误4种状态），并可以看到各个节点的输出；如果我们在导出时选择将工作流重置，那么别人在导入后，所有的节点将会处在未运行的状态，而且各节点的输出将没有数据，需要重新运行工作流才可以。

当我们想把工作流及其状态完全分享给另外一个人时，请不要选择工作流重置选择框（Reset Workflow（s）before export）。另外，这样做会让导出的工作流文件相对大一些——因为导出的内容存储了所有节点的状态及节点数据。

2.4.4 例子服务器及Hub的使用

例子服务器（EXAMPLES Server）是学习KNIME非常重要的参考资料。里面的例子可以双击直接打开，并运行。打开工作流（Workflow）之后，上面会有一行黄色背景的提示（如图2-18所示），其意思是这个工作流是临时的，如果我们想要保存它，则只能使用菜单中的File→Save As命令将其保存在本地或是KNIME Server中。或者，我们也可以直接在Explorer窗格中选定需要的工作流，然后复制、粘贴到本地（LOCAL）挂载点中，再打开运行。

KNIME Hub（如图2-19和图2-20所示）是KNIME 4版本之后增加的功能，它可以让我们公开分享工作流或者相关组件。它和之前讱的导入、导出功能的区别在于，导入、导出功能可以以非常私人的方式进行工作流分享，而用Hub分享时会有一定程度的文件大小限制。

KNIME Hub在搜索和查看工作流方面有一些特别的功能，KNIME官方做了一些动画，非常易学、易懂，具体可前往KNIME Hub网站进行查看。

而公开分享工作流就更容易了，你只需在Explorer窗格的Hub中使用你在KNIME网站中免费注册的账号进行登彔（如图2-21所示），然后就可以把你想公开分享的工作流拖动到Hub节点中。在2019年10月后，Hub支持将KNIME 4.0版本以上的工作流存储在私人空间（如图2-21所示的Private文件夹）。尽管空间有限——私有存储空间只有1GB，但这个功能意味着你可以在不同的电脑上登彔KNIME账号，访问、使用、存储同一个工作流，而不用在不同的电脑中频繁地使用导入、导出功能。