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，谢谢大家对武林网的支持。