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java-spark的各种常用算子的写法

时间:2018-06-18 18:52:35      阅读:231      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:final   spl   sed   方式   override   转换函数   features   向量   计算   

    通常写spark的程序用scala比较方便,毕竟spark的源码就是用scala写的。然而,目前java开发者特别多,尤其进行数据对接、上线服务的时候,这时候,就需要掌握一些spark在java中的使用方法了

   一、map

     map在进行数据处理、转换的时候,不能更常用了

     在使用map之前 首先要定义一个转换的函数 格式如下:

   

Function<String, LabeledPoint> transForm = new Function<String, LabeledPoint>() {//String是某一行的输入类型 LabeledPoint是转换后的输出类型
            @Override
            public LabeledPoint call(String row) throws Exception {//重写call方法
                String[] rowArr = row.split(",");
                int rowSize = rowArr.length;

                double[] doubleArr = new double[rowSize-1];

                //除了第一位的lable外 其余的部分解析成double 然后放到数组中
                for (int i = 1; i < rowSize; i++) {
                    String each = rowArr[i];
                    doubleArr[i] = Double.parseDouble(each);
                }

                //用刚才得到的数据 转成向量
                Vector feature = Vectors.dense(doubleArr);
                double label = Double.parseDouble(rowArr[0]);
                //构造用于分类训练的数据格式 LabelPoint
                LabeledPoint point = new LabeledPoint(label, feature);
                return point;
            }
        };

  需要特别注意的是:

      1、call方法的输入应该是转换之前的数据行的类型  返回值应是处理之后的数据行类型

      2、如果转换方法中调用了自定义的类,注意该类名必须实现序列化 比如

public class TreeEnsemble implements Serializable {
}

  3、转换函数中如果调用了某些类的对象,比如该方法需要调用外部的一个参数,或者数值处理模型(标准化,归一化等),则该对象需要声明是final

      然后就是在合适的时候调用该转换函数了

      

JavaRDD<LabeledPoint> rdd = oriData.toJavaRDD().map(transForm);

  这种方式是需要将普通的rdd转成javaRDD才能使用的,转成javaRDD的这一步操作不耗时,不用担心

   二、filter

    在避免数据出现空值、0等场景中也非常常用,可以满足sql中where的功能

    这里首先也是要定义一个函数,该函数给定数据行 返回布尔值 实际效果是将返回为true的数据保留

Function<String, Boolean> boolFilter = new Function<String, Boolean>() {//String是某一行的输入类型 Boolean是对应的输出类型 用于判断数据是否保留
            @Override
            public Boolean call(String row) throws Exception {//重写call方法
                boolean flag = row!=null;
                return flag;
            }
        };

  通常该函数实际使用中需要修改的仅仅是row的类型 也就是数据行的输入类型,和上面的转换函数不同,此call方法的返回值应是固定为Boolean

    然后是调用方式

    

JavaRDD<LabeledPoint> rdd = oriData.toJavaRDD().filter(boolFilter);

  

    三、mapToPair

    该方法和map方法有一些类似,也是对数据进行一些转换。不过此函数输入一行 输出的是一个元组,最常用的方法是用来做交叉验证 或者统计错误率 召回率 计算AUC等等

    同样,需要先定义一个转换函数

Function<String, Boolean> transformer = new PairFunction<LabeledPoint, Object, Object>() {//LabeledPoint是输入类型 后面的两个Object不要改动
            @Override
            public Tuple2 call(LabeledPoint row) throws Exception {//重写call方法 通常只改动输入参数 输出不要改动
                double predicton = thismodel.predict(row.features());
                double label = row.label();
                return new Tuple2(predicton, label);
            }
        });

  关于调用的类、类的对象,要求和之前的一致,类需要实现序列化,类的对象需要声明成final类型

     相应的调用如下:

JavaPairRDD<Object, Object> predictionsAndLabels = oriData.mapToPair(transformer);

  然后对该predictionsAndLabels的使用,计算准确率、召回率、精准率、AUC,接下来的博客中会有,敬请期待

      如有补充,或者质疑,或者有相关问题,请发邮件给我,或者直接回复  邮箱:326543991@qq.com

     

    

 

 

 

java-spark的各种常用算子的写法

标签:final   spl   sed   方式   override   转换函数   features   向量   计算   

原文地址:https://www.cnblogs.com/starwater/p/9195764.html

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