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 transForm =new Function() {//String是某一行的输入类型 LabeledPoint是转换后的输出类型@Overridepublic 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 LabelPointLabeledPoint 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12public class TreeEnsembleimplements 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
1JavaRDD 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 boolFilter =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@Overridepublic 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
1JavaRDD 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 transformer =new PairFunction() {//LabeledPoint是输入类型 后面的两个Object不要改动@Overridepublic 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：1JavaPairRDD 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
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