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 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 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);