java-spark中有哪些常用法人算子-创新互联
java-spark中有哪些常用法人算子?相信很多没有经验的人对此束手无策,为此本文总结了问题出现的原因和解决方法,通过这篇文章希望你能解决这个问题。
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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:
FunctiontransForm = new Function () {//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
JavaRDDrdd = 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
FunctionboolFilter = new Function () {//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
JavaRDDrdd = 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
Functiontransformer = new PairFunction () {//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
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