Spark MLlib 入门学习笔记

RDD（Resilient Distributed Datasets）分布式弹性数据集，将数据分布存储在不同节点的计算机内存中进行存储和处理。RDD的任务被分成两部分：Transformation和Action。Transformation用于对RDD的创建，即一个RDD转换为另一个RDD，Action是数据计算执行部分，如count、reduce、collect等。 Spark文档里有相关的说明，网上还有一个Spark文档的中文翻译，可以参考。从编程的角度来看，一开始把RDD当成一个数组，并记住它的运行任务由Transformation算子和Action算子共同完成，得到运算结果就好了。

以下是我在学习RDD时完成的一道练习题，通过这道练习，可以掌握RDD编程的基本思路和方法。

对机器学习数据iris.data数据集进行简单的处理，包括filter、count、distince和分类统计（求和、最大值、最小值和平均值）。

1. 数据说明

5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa4.6,3.1,1.5,0.2,Iris-setosa5.0,3.6,1.4,0.2,Iris-setosa

第一个数据septal length；第二个数据sepal width；第三个数据petal length；第四个数据petal width；第五个数据class标签；在程序中用name表示，相当于key。

2.源代码

Iris.scala

package basic.iris/**  * Created by Oliver on 2017/5/18.  *///1. sepal length in cm//2. sepal width in cm//3. petal length in cm//4. petal width in cm//5. class:class Iris extends java.io.Serializable {  var sl: Double = 0  var sw: Double = 0  var pl: Double = 0  var pw: Double = 0  var sl_max: Double = 0  var sw_max: Double = 0  var pl_max: Double = 0  var pw_max: Double = 0  var sl_min: Double = 0  var sw_min: Double = 0  var pl_min: Double = 0  var pw_min: Double = 0  var name: String =""  var count: Int = 1  override def toString : String = {    var s =  "(" + name + ", "    s = s + "[ " + "%.1f".format(sl) + ", " + "%.1f".format(sl_min) + ", " + "%.1f".format(sl_max) + ", " + "%.1f".format(sl/count) + " ], "    s = s + "[ " + "%.1f".format(sw) + ", " + "%.1f".format(sw_min) + ", " + "%.1f".format(sw_max) + ", " + "%.1f".format(sw/count) + " ], "    s = s + "[ " + "%.1f".format(pl) + ", " + "%.1f".format(pl_min) + ", " + "%.1f".format(pl_max) + ", " + "%.1f".format(pl/count) + " ], "    s = s + "[ " + "%.1f".format(pw) + ", " + "%.1f".format(pw_min) + ", " + "%.1f".format(pw_max) + ", " + "%.1f".format(pw/count) + " ], "    s = s + count.toString + ")"    return s  }}

IrisStat.scala

package basic.irisimport org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}/**  * Created by Oliver on 2017/5/18.  *///local//E:/MyProject/SparkDiscover/data/iris.dataobject IrisStat {  def isValid(line: String): Boolean = {    val parts = line.split(",")    return parts.length == 5  }  def parseLine(line: String): (String, Iris) = {    val parts = line.split(",")    val iris = new Iris    iris.sl = parts(0).toDouble    iris.sw = parts(1).toDouble    iris.pl = parts(2).toDouble    iris.pw = parts(3).toDouble    iris.sl_min = parts(0).toDouble    iris.sw_min = parts(1).toDouble    iris.pl_min = parts(2).toDouble    iris.pw_min = parts(3).toDouble    iris.sl_max = parts(0).toDouble    iris.sw_max = parts(1).toDouble    iris.pl_max = parts(2).toDouble    iris.pw_max = parts(3).toDouble    iris.name = parts(4)    return (iris.name, iris)  }  def add(a: Iris, b: Iris): Iris = {    val c = new Iris    c.sl = a.sl + b.sl    c.sw = a.sw + b.sw    c.pl = a.pl + b.pl    c.pw = a.pw + b.pw    c.count = a.count + b.count    c.name = a.name    //比较大小    c.sl_max = math.max(a.sl_max, b.sl_max)    c.sw_max = math.max(a.sw_max, b.sw_max)    c.pl_max = math.max(a.pl_max, b.pl_max)    c.pw_max = math.max(a.pw_max, b.pw_max)    c.sl_min = math.min(a.sl_min, b.sl_min)    c.sw_min = math.min(a.sw_min, b.sw_min)    c.pl_min = math.min(a.pl_min, b.pl_min)    c.pw_min = math.min(a.pw_min, b.pw_min)    return c  }  def printResult(res: (String, Iris)){    println(res._2)  }  def main(args: Array[String]){    val conf = new SparkConf().setMaster(args(0)).setAppName("Iris")    val sc = new SparkContext(conf)    val data = sc.textFile(args(1)).filter(isValid(_))    // distinct    println("---1---------------------------")    data.map(_.split(",")(4)).distinct().foreach(println)    // 简单计数    val c = data.count()    val c_setosa = data.filter( "Iris-setosa" == _.split(",")(4) ).count()    val c_versicolor = data.filter( "Iris-versicolor" == _.split(",")(4) ).count()    val c_virginica = data.filter( "Iris-virginica" == _.split(",")(4) ).count()    println("")    println("---2---------------------------")    println(c, c_setosa, c_versicolor, c_virginica)    // mapreduce 分组求和、求平均、求最大最小    //data.map(parseLine(_)).foreach(println)    println("")    println("---3---------------------------")    data.map(parseLine(_)).reduceByKey(add(_,_)).collect().foreach(printResult)  }}

3.运行配置

4. 运行结果

---1---------------------------Iris-setosaIris-versicolorIris-virginica---2---------------------------(150,50,50,50)---3---------------------------(Iris-setosa, [ 250.3, 4.3, 5.8, 5.0 ], [ 170.9, 2.3, 4.4, 3.4 ], [ 73.2, 1.0, 1.9, 1.5 ], [ 12.2, 0.1, 0.6, 0.2 ], 50)(Iris-versicolor, [ 296.8, 4.9, 7.0, 5.9 ], [ 138.5, 2.0, 3.4, 2.8 ], [ 213.0, 3.0, 5.1, 4.3 ], [ 66.3, 1.0, 1.8, 1.3 ], 50)(Iris-virginica, [ 329.4, 4.9, 7.9, 6.6 ], [ 148.7, 2.2, 3.8, 3.0 ], [ 277.6, 4.5, 6.9, 5.6 ], [ 101.3, 1.4, 2.5, 2.0 ], 50)

5.代码说明

1)Iris.scala

Iris类存放数据文件的5个字段，当count为1是单个对象的数据，即数据文件的一行。当count大于1时，表示对多行数据的对应字段进行求和运算后的结果，count行计数，_min和_max字段存放的是对应字段的最小值和最大值。重载了toString输出结果。

2)IrisStat.scala 

isValid用于判断数据是否是有效数据，无效则抛弃，完成一个RDD转换，相当于数据清洗。

parseLine解析数据，将字符串转换为对象，方便后续处理。

add执行运算，包括求和、计数、最大值和最小值，平均值在输出是用“和”除以“计数”就得到了。

main函数说明：

(1) data = sc.textFile(args(1)).filter(isValid(_)) 过滤无效数据，如果不过滤，只要数据集中有一行错误数据，程序就会出错，如混入一个空行。

(2) distinct ，map是用split得到第5个字段，然后对第5个字段应用distince就可以了。

(3) filter，输入过滤条件就可以了，然后在调用count计数。

(4)分组求和、最小值和最大值，调研map传人parseLine函数转换得到一个新数据集，这个数据集是(String, Iris)的<key, value>形式，再调用reduceByKey就实现了分组操作；在reduceByKey中传入add执行所定义的运行，调用collect返回数据集，用foreach打印结果。 

(5)注意下划线，理解为要传入的数据就好了，如filter(isValid(_))中，filter把上一个map的数据通过_传给isValid。