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：
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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;
}
};
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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
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public class treeensemble implements serializable {
}
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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
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javardd<labeledpoint> rdd = oridata.tojavardd().map(transform);
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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
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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;
}
};
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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
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javardd<labeledpoint> rdd = oridata.tojavardd().filter(boolfilter);
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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
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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);
}
});
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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：
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javapairrdd<object, object> predictionsandlabels = oridata.maptopair(transformer);
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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，谢谢大家对服务器之家的支持。
原文链接：https://www.cnblogs.com/starwater/p/9195764.html