java-spark各种常用算子的写法 java-spark中各种常用算子的写法示例

时间:2021-03-31 horseman 人气:0

Spark的算子的分类

从大方向来说，Spark 算子大致可以分为以下两类:

1）Transformation 变换/转换算子：这种变换并不触发提交作业，完成作业中间过程处理。

Transformation 操作是延迟计算的，也就是说从一个RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是马上执行，需要等到有 Action 操作的时候才会真正触发运算。

2）Action 行动算子：这类算子会触发 SparkContext 提交 Job 作业。

Action 算子会触发 Spark 提交作业（Job），并将数据输出 Spark系统。

从小方向来说，Spark 算子大致可以分为以下三类:

1）Value数据类型的Transformation算子，这种变换并不触发提交作业，针对处理的数据项是Value型的数据。

2）Key-Value数据类型的Transfromation算子，这种变换并不触发提交作业，针对处理的数据项是Key-Value型的数据对。

3）Action算子，这类算子会触发SparkContext提交Job作业。

引言

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

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对的支持。

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