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Java开发Spark应用程序自定义PipeLineStage详解

开发者 https://www.devze.com 2023-02-02 10:25 出处：网络 作者： KYs_Daddy
目录引言背景知识介绍定义一个Transformer1. 场景介绍2. 代码实现2.1 定义并封装成员变量2.2 实现抽象方法3. Pipeline的存储文件小结引言
相关专题：Java SparkJava Spark自定义PipeLineStage
目录
  • 引言
  • 背景知识介绍
  • 定义一个Transformer
    • 1. 场景介绍
    • 2. 代码实现
      • 2.1 定义并封装成员变量
      • 2.2 实现抽象方法
    • 3. Pipeline的存储文件
    • 小结

      引言

      在Spark中使用Pipeline进行数据建模是一种非常高效的手段。作为Pipeline中基本数据加工处理单元——PipelineStage，Spark提供了用户自定义的抽象子类Transformer和Estimator。

      关于自定义PipelineStage的详细方法，大部分的资料和介绍都是基于Scala的。少数基于Java的介绍都极不完整，有些可能还存在一定的误导。所以接下来我们将系统的介绍用Java开发Spark如何自定义PipelineStage。

      本文使用环境：Spark-2.3.0，Java 8。

      背景知识介绍

      在spark中构建一条Pipeline需要串联多个PipelineStage，每个PipelineStage单独处理一个数据加工环节，如数据清洗、特征提取、特征选择、预估等。PipelineStage按是否有训练训练方法分为Transformer和Estimator两个抽象子类。其中Estimator可以进行训练，有fit抽象方法要实现。

      用于分类回归等任务的Predictor都继承于Estimator；而Transformer无需训练，没有fit方法，一般的数据转换器如VectorAssembler、StopWordsRemover等都是Transformer的子类。值得注意的是，所有由Estimator训练得到的Model类也都是Transformer的子类。

      自定义PipelineStage需要继承Transformer或Estimator并实现他们的方法。除此之外，我们自定义的PipelineStage要能同其他官方定义的PipelineStage一样按照统一的读写流程进行存储和加载。PipelineStage读写基于Param对象，PipelineStage中的成员变量需要用Param类进行封装，然后用PipelineStage类中已实现的Params接口方法对封装后的成员变量进行统一访问和处理。由于PipelineStage具有以上特性，我们自定义PipelineStage编程至少需要以下几个步骤：

      • 继承Transformer或Estimator抽象类；
      • 定义由Param封装的成员变量，并通过调用由PipelineStage类实现的Params接口方法，定义对成员变量进行操作的方法；
      • 实现Transformer或Estimator中的fit、transform等核心抽象方法；
      • 定义或实现读写方法用于存储和加载对象实例。

      下面我们将自定义一个Transformer，并对其中的一些细节与要点进行详述。

      定义一个Transformer

      1. 场景介绍

      本例定义一个名为SeqAssembler的Transformer，用于提取用户最近n次（n>=0,包括本单）下单的序列特征。 输入Dataset包括以下字段：user_id, buy_rn, feat1, feat2, feat3。经过SeqAssembler后输出：user_id, buy_rn, feat1, feat2, feat3, features。 其中features为数组类型，shape (3n, ) ：

      输入：

      Java开发Spark应用程序自定义PipeLineStage详解

      输出：

      Java开发Spark应用程序自定义PipeLineStage详解

      2. 代码实现

      2.1 定义并封装成员变量

      SeqAssembler中要定义如下成员变量：

      private String idCol;
private String rnCol;
private String[] featCols;
private String outputCol;
private Integer limitRn;

      使用org.apache.spark.ml.param.Param对成员变量进行封装，String[] 用StringArrayParam封装, Integer成员变量采用String类型的Param进行封装，方便保存的时候进行json化，封装后的成员变量如下：

      private Param<String> idCol;
private Param<String> rnCol;
private StringArrayParam featCols;
private Param<String> outputCol;
private Param<String> limitRn; //Integer成员变量需要用String类型Param封装，由于保存时要调用JsonEncoder方法，JsonEncoder仅支持String、数组等类型的数据。

      此外我们还需要定义一个名为uid成员变量，用于识别SeqAssembler对象，并定义至少两个构造器，需要注意的细节如下：

      • uid不用声明成静态的，同一Spark进程下初始化多个SeqAssembler对象，每个SeqAssembler对象都要有自己的uid，不用全局唯一。
      • uid的初始化需要在Param成员变量初始化之前，有了uid之后才能进行Param成员变量的初始化。
      • 需要至少定义两个构造器，其中一个是无参构造器，另一个是需要传入唯一参数String uid的有参构造器，有参构造器用于load过程中构造SeqAssembler对象。各成员变量需要在构造器中完成初始化。

      至此，SeqAssembler类中定义内容如下：

      public class SeqAssembler extends Transformer {
    private String uid;
    private Param<String> idCol;
    private Param<String> rnCol;
    private StringArrayParam featCols;
    private Param<String> outputCol;
    private Param<String> limitRn;
    /**
     * 定义一个辅助Param初始化的方法，在构造器中对各Param成员变量进行初始化
     */
    public void initParam(){
        idCol = new Param<String>(this,"idCol","Column name for id");
        rnCol = new Param<String>(this,"rnCol","Column name for sequential rn");
        featCols = new StringArrayParam(this,"featCols","Column names of features");
        outputCol = new Param<String>(this,"outputCol","Column name of output");
        limitRn = new Param<String>(this,"limitRn","Column name of limitRn");
    }
    public SeqAssembler() {
        uid = Identifiable$.MODULE$.randomUID("SeqAssembler"); //uid初始化在Param类型成员变量前
        initParam();
    }
    public SeqAssembler(String value){
        uid = value; //uid初始化在Param类型成员变量前
        initParam();
    }
    @Override
    public Dataset<Row> transform(Dataset<?> dataset) {
        return null;
    }
    @Override
    public StructType transformSchema(StructType schema) {
        return null;
    }
    @Override
    public Transformer copy(ParamMap extra) {
        return null;
    }
    @Override
    public String uid() {
        return null;
    }
}

      接着定义get、set方法，调用PipelineStage类中已实现的Params接口下的$()和set()方法，方便对Param封装后的成员变量进行赋值取值操作。

         /**
     * 定义对Param成员变量进行操作的get/set方法, 通过调用PipelineStage类中已实现的Params的$()、set()方法对
     * Param成员变量进行操作。
     * $()、set()对Param进行操作前会调用shouldOwn()，验证被操作的Param成员变量是否已经被维护到params数组中
     */
    public String getIdCol() {
        return this.$(idCol);
    }
    public SeqAssembler setIdCol(String value) {
        return (SeqAssembler) this.<String>set(idCol,value);
    }
    public String getRnCol() {
        return this.$(rnCol);
    }
    public SeqAssembler setRnCol(String value) {
        return (SeqAssembler) this.<String>set(rnCol,value);
    }
    public String[] getFeatCols() {
        return this.$(featCols);
    }
    public SeqAssembler setFeatCols(String[] value) {
        return (SeqAssembler) this.<String[]>set(featCols,value);
    }
    public String getOutputCol() {
        return this.$(outputCol);
    }
    public SeqAssembler setOutputCol(String value) {
        return (SeqAssembler) this.<String>set(outputCol,value);
    }
    public Integer getLimitRn() {
        return Integer.parseInt(this.$(limitRn));
    }
    public SeqAssembler setLimitRn(Integer value) {
        return (SeqAssembler) this.<String>set(limitRn,value.toString());
    }

      此外，我们还需要为每个Param定义一个public方法，因为Params接口会延迟加载并生成一个名为params数组。延迟加载时通过反射扫描一遍public方法, 将作为返回值的Param成员变量维护进params数组中。

      Params源码中通过反射延迟加载params数组：

      Java开发Spark应用程序自定义PipeLineStage详解

      DefaultParamsReader的load方法中通过params数组反射构造对象：

      Java开发Spark应用程序自定义PipeLineStage详解

      如果Param封装的字段缺乏作用域pubic、无参、返回类型为对应Param的方法，在load过程中通过反射构造出的对象会出现成员变量缺失，用读取的metadata装配时会出错。 因此我们需要为每个Param定义如下方法：

          /**
     * 需要为每个Param定义一个public方法, 因为Params会延迟加载并生成一个Param[] params数组,
     * params的生成方式是通过反射扫描一遍public方法, 将作为返回值的Param成员变量维护进params数组中。
     *
     * org.apache.spark.ml.param.shared下的所有接口都有一个以Param类型为返回值的方法，也是为了方便子类
     * 通过实现org.apache.spark.ml.param.shared接口，达到将Param成员变量维护进params数组的目的。
     */
    public Param<String> idCol(){
        return idCol;
    }
    public Param<String> rnCol(){
js        return rnCol;
    }
    public StringArrayParam featCols(){
        return featCols;
    }
    public Param<String> outputCol(){
        return outputCol;
    }
    pubhttp://www.devze.comlic Param<String> limitRn(){
        return limitRn;
    }

      如果研究spark ml的源码不难发现，官方的各个Transformer子类都实现org.apache.spark.ml.param.shared包下HasInputCols、HasOutputCol等接口，这些接口下都有一个满足以上3要素（public、无参、Param类型返回）的方法，用途与我们上面为每个Param定义的方法类似。

      2.2 实现抽象方法

      接下来，我们需要实现从Transformer类中继承来各个抽象方法，包括transform、transformSchema、copy、uid。

      transform方法中包含的是整个数据处理的逻辑，该方法定义的原则是不改变原数据的字段与条数，只在原数据基础上新增字段。下面实现的transform方法用于本例中最近几次下单 特征的提取。

      @Override
public Dataset<Row> transform(Dataset<?> dataset) {
    Dataset<Row> df = dataset.toDF();
    String idColName = getIdCol();
    String rnColName = getRnCol();
    String[] featCols = getFeatCols();
    String outputCol = getOutputCol();
    Integer limitRnValue = getLimitRn();
    // 获取原始数据中rn字段下最大值
    Integer maxRN = (Integer) df.groupBy().max(rnColName).first().get(0);
    // 限制设置的limitRN不得大于maxRn。
    if(limitRnValue>maxRN){
        throw new ValueException(String.format( "the value of limitRn %d is larger than max value of rnCol %d, choose a smaller limitRn instead",
                limitRnValue,maxRN));
    }
//        定义一个备用的Dataset df_c
    Dataset<Row> df_c = df.select(idColName,rnColName);
    df_c = df_c.withColumnRenamed(idColName,idColName+"_c")
            .withColumnRenamed(rnColName, rnColName+"_c");
//        将df与df_c进行连接，连接条件df.idCol==df_c.idCol && df.rnCol<=df_c.rnCol
    Column joinExpr = df.col(idColName).equalTo(df_c.col(idColName+"_c")).and(df.col(rnColName).leq(df_c.col(rnColName+"_c")));
    Dataset<Row> joinedDf = df_c.join(df,joinExpr,"left");
//        打上一列rnCol_p = df_c.rnCol - df.rnCol 最近购买次序列，当前次的值0
    String pivotRnColName = rnColName+"_p";
    joinedDf = joinedDf.withColumn(pivotRnColName,joinedDf.col(rnColName+"_c").minus(joinedDf.col(rnColName)));
//        表格透视前的准备工作，定义一些map和array，用于记录表格透视计算规则和透视后的列名
    Map<String, String> featAggMap = new HashMap<>();
    Integer featNums = featCols.length;
    String[] pivotColNames = new String[maxRN*featNums-1];
    String firstPivotColName = "0_min"+"("+featCols[0]+")";
    int n = 0;
    for(int i=0; i<maxRN; i++){
        for(String feat:featCols){
            if(i==0){
                featAggMap.put(feat,"min");
            }
            if(n>0){
                pivotColNames[n - 1] = String.valueOf(i) + "_min" + "(" + feat + ")";
            }
            n++;
        }
    }
//        对表格进行透视、特征字段合并、得到outputCol
    Dataset<Row> transformed = joinedDf.groupBy(joinedDf.col(idColName+"_c"), joinedDf.col(rnColName+"_c")).pivot(pivotRnColName).agg(featAggMap);
    transformed = transformed.withColumn(outputCol, functions.array(firstPivotColName,pivotColNames));
//        将outputCol连到原df上，保证经过transform后的df只在原数据基础上新增一列
    Column joinExprT = df.col(idColName).equalTo(transformed.col(idColName+"_c")).and(df.col(rnColName).equalTo(transformed.col(rnColName+"_c")));
    df = df.join(transformed.select(idColName+"_c",rnColName+"_c",outputCol),joinExprT,"left").drop(idColName+"_c",rnColName+"_c");
    return df;
}

      实现transformSchema方法，通常在其中定义输入数据类型判断的逻辑，并返回一个与transform方法输出的Dataset相对应的schema：

          @Override
    /**
     * transformSchema中定义输入数据类型判断的逻辑，并返回一个与transform方法输出的Dataset相对应的schema
     */
    public StructType transformSchema(StructType schema) {
        HashSet<String> featColSet = new HashSet<String>(Arrays.asList(getFeatCols()));
        StructField[] fields = schema.fields();
        for(StructField field:fields){
            if(featColSet.contains(field.name())){
                if(!field.dataType().sameType(DoubleType)&&!field.dataType().sameType(IntegerType)){
                    throw new TypeConstraintException(String.format("featCol DataType need DoubleType or IntegerType, " +
                            "but column %s is a %s." ,field.name(),field.dataType().typeName()));
                }
            }
        }
        StructType addedSchema = schema.add(getOutputCol(), new VectorUDT(), true);
        return addedSchema;
    }

      实现uid与copy方法：

          @Override
    public Transformer copy(ParamMap extra) {
        return this.<SeqAssembler>defaultCopy(extra);
    }
    @Override
    public String uid() {
        return uid;
    }

      最后，我们需要实现和定义读写方法，其中用于写的两个方法write()、save()通过实现 DefaultParamsWritable接口来实现；用于读的两个方法read()、load()直接自定义实现，需要声明为静态方法。

          /**
     * 调用DefaultParamsWriter和DefaultParamsReader实现write()/save(), read()/load()方法.
     */
    @Override
    public MLWriter write() {
        MLWriter defaultParamsWriter = new DefaultParamsWriter(this);
        return defaultParamsWriter;
    }
    @Override
    public void save(String path) throws IOException {
        write().saveImpl(path);
    }
    public static MLReader read() {
        MLReader defaultParamsReader = new DefaultParamsReader();
        return defaultParamsReader;
    }
    public static SeqAssembler load(String path) {
        return (SeqAssembler) read().load(path);
    }

      最终完整的SeqAssembler类如下：

      import jdk.nashorn.internal.runtime.regexp.joni.exception.ValueException;
import org.apache.spark.ml.Transformer;
import org.apache.spark.ml.linalg.VectorUDT;
import org.apache.spark.ml.param.Param;
import org.apache.spark.ml.param.ParamMap;
import org.apache.spark.ml.param.StringArrayParam;
import org.apache.spark.ml.util.*;
import org.apache.spark.sql.Column;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.functions;
import static org.apache.spark.sql.types.DataTypes.DoubleType;
import static org.apache.spark.sql.types.DataTypes.IntegerType;
import org.apache.spark.sql.types.StructField;
import org.apache.spark.sql.types.StructType;
import scala.actors.threadpool.Arrays;
import javax.XML.bind.TypeConstraintException;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Map;
/**
 * @author wangjiahui
 * @create 2021-03-12-21:00
 */
public class SeqAssembler extends Transformer implements DefaultParamsWritable {
    private String uid;
    private Param<String> idCol;
    private Param<String> rnCol;
    private StringArrayParam featCols;
    private Param<String> outputCol;
    private Param<String> limitRn;
    /**
     * 定义一个辅助Param初始化的方法，在构造器中对各Param成员变量进行初始化
     */
    public void initParam(){
        idCol = new Param<String>(this,"idCol","Column name for id");
        rnCol = new Param<String>(this,"rnCol","Column name for sequential rn");
        featCols = new StringArrayParam(this,"featCols","Column names of features");
        outputCol = new Param<String>(this,"outputCol","Column name of output");
        limitRn = new Param<String>(this,"limitRn","Column name of limitRn");
    }
    public SeqAssembler() {
        uid = Identifiable$.MODULE$.randomUID("SeqAssembler"); //uid初始化在Param类型成员变量前
        initParam();
    }
    public SeqAssembler(String value){
        uid = value; //uid初始化在Param类型成员变量前
        initParam();
    }
    /**
     * 需要为每个Param定义一个public方法, 因为Params会延迟加载并生成一个Param[] params数组,
     * params的生成方式是通过反射扫描一遍public方法, 将作为返回值的Param成员变量维护进params数组中。
     *
     * org.apache.spark.ml.param.shared下的所有接口都有一个以Param类型为返回值的方法，也是为了方便子类
     * 通过实现org.apache.spark.ml.param.shared接口，达到将Param成员变量维护进params数组的目的。
     */
    public Param<String> idCol(){
        return idCol;
    }
    public Param<String> rnCol(){
        return rnCol;
    }
    public StringArrayParam featCols(){
        return featCols;
    }
    public Param<String> outputCol(){
        return outputCol;
    }
    public Param<String> limitRn(){
        return limitRn;
    }
    /**
     * 定义对Param成员变量进行操作的get/set方法, 通过调用PipelineStage类中已实现的Params的$()、set()方法对
     * Param成员变量进行操作。
     * $()、set()对Param进行操作前会调用shouldOwn()，验证被操作的Param成员变量是否已经被维护到params数组中
     */
    public String getIdCol() {
        return this.$(idCol);
    }
    public SeqAssembler setIdCol(String value) {
        return (SeqAssembler) this.<String>set(idCol,value);
    }
    public String getRnCol() {
        return this.$(rnCol);
    }
    public SeqAssembler setRnCol(String value) {
        return (SeqAssembler) this.<String>set(rnCol,value);
    }
    public String[] getFeatCols() {
        return this.$(featCols);
    }
    public SeqAssembler setFeatCols(String[] value) {
        return (SeqAssembler) this.<String[]>set(featCols,value);
    }
    public String getOutputCol() {
        return this.$(outputCol);
    }
    public SeqAssembler setOutputCol(String value) {
        return (SeqAssembler) this.<String>set(outputCol,value);
    }
    public Integer getLimitRn() {
        return Integer.parseInt(this.$(limitRn));
    }
    public SeqAssembler setLimitRn(Integer value) {
        return (SeqAssembler) this.<String>set(limitRn,value.toString());
    }
    @Override
    public Dataset<Row> transform(Dataset<?> dataset) {
        Dataset<Row> df = dataset.toDF();
        transformSchema(dataset.schema());
        String idColName = getIdCol();
        String rnColName = getRnCol();
        String[] featCols = getFeatCols();
        String outputCol = getOutputCol();
        Integer limitRnValue = getLimitRn();
        // 获取原始数据中rn字段下最大值
        Integer maxRN = (Integer) df.groupBy().max(rnColName).first().get(0);
        // 限制设置的limitRN不得大于maxRn。
        if(limitRnValue>maxRN){
            throw new ValueException(String.format( "the value of limitRn %d is larger than max value of rnCol %d, choose a smaller limitRn instead",
                    limitRnValue,maxRN));
        }
//        定义一个备用的Dataset df_c
        Dataset<Row> df_c = df.select(idColName,rnColName);
        df_c = df_c.withColumnRenamed(idColName,idColName+"_c")
                .withColumnRenamed(rnColName, rnColName+"_c");
//        将df与df_c进行连接，连接条件df.idCol==df_c.idCol && df.rnCol<=df_c.rnCol
        Column joinExpr = df.col(idColName).equalTo(df_c.col(idColName+"_c")).and(df.col(rnColName).leq(df_c.col(rnColName+"_c")));
        Dataset<Row> joinedDf = df_c.join(df,joinExpr,"left");
//        打上一列rnCol_p = df_c.rnCol - df.rnCol 最近购买次序列，当前次的值0
        String pivotRnColName = rnColName+"_p";
        joinedDf = joinedDf.withColumn(pivotRnColName,joinedDf.col(rnColName+"_c").minus(joinedDf.col(rnColName)));
//        表格透视前的准备工作，定义一些map和array，用于记录表格透视计算规则和透视后的列名
        Map<String, String> featAggMap = new HashMap<>();
        Integer featNums = featCols.length;
        String[] pivotColNames = new String[maxRN*featNums-1];
        String firstPivotColName = "0_min"+"("+featCols[0]+")";
        int n = 0;
        for(int i=0; i<maxRN; i++){
            for(String feat:featCols){
                if(i==0){
                    featAggMap.put(feat,"min");
                }
                if(n>0){
                    pivotColNames[n - 1] = String.valueOf(i) + "_min" + "(" + feat + ")";
                }
                n++;
            }
        }
//        对表格进行透视、特征字段合并、得到outputCol
        Dataset<Row> transformed = joinedDf.groupBy(joinedDf.col(idColName+"_c"), joinedDf.col(rnColName+"_c")).pivot(pivotRnColName).agg(featAggMap);
        transformed = transformed.withColumn(outputCol, functions.array(firstPivotColName,pivotColNames));
//        将outputCol连到原df上，保证经过transform后的df只在原数据基础上新增一列
        Column joinExprT = df.col(idColName).equalTo(transformed.col(idColName+"_c")).and(df.col(rnColName).equalTo(transformed.col(rnColName+"_c")));
        df = df.join(transformed.select(idColName+"_c",rnColName+"_c",outputCol),joinExprT,"left").drop(idColName+"_c",rnColName+"_c");
        return df;
    }
    @Override
    /**
     * transformSchema中定义输入数据类型判断的逻辑，并返回一个与transform方法输出的Dataset相对应的schema
     */
    public StructType transformSchema(StructType schema) {
        HashSet<String> featColSet = new HashSet<String>(Arrays.asList(getFeatCols()));
        StructField[] fields = schema.fields();
        for(StructField field:fields){
            if(featColSet.contains(field.name())){
                if(!field.dataType().sameType(DoubleType)&&!field.dataType().sameType(IntegerType)){
                    throw new TypeConstraintException(String.format("featCol DataType need DoubleType or IntegerType, " +
                            "but column %s is a %s.",field.name(),field.dataType().typeName()));
                }
            }
        }
        StructType addedSchema = schema.add(getOutputCol(), new VectorUDT(), true);
        return addedSchema;
    }
    @Override
    public Transformer copy(ParamMap extra) {
        return this.<SeqAssembler>defaultCopy(extra);
    }
    @Override
    public String uid() {
        return uid;
    }
    /**
     * 调用DefaultParamsWriter和DefaultParamsReader实现write()/save(), read()/load()方法.
     */
    @Override
    public MLWriter write() {
        MLWriter defaultParamsWriter = new DefaultParamsWriter(this);
        return defaultParamsWriter;
    }
    @Override
    public void save(String path) throws IOException {
        write().saveImpl(path);
    }
    public static MLReader read() {
        MLReader defaultParamsReader = new DefaultParamsReader();
        return defaultParamsReader;
    }
    public static SeqAssembler load(String path) {
        return (SeqAssembler) read().load(path);
    }
}

      单元测试代码如下：

      import org.apache.spark.ml.Pipeline;
import org.apache.jsspark.ml.PipelineStage;
import org.apache.spark.ml.Transformer;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.RowFactory;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.types.DataTypes;
import org.apache.spark.sql.types.StructField;
import org.apache.spark.sql.types.StructType;
import org.junit.Test;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import static org.apache.spark.sql.types.DataTypes.*;
import static org.apache.spark.sql.types.DataTypes.IntegerType;
/**
 * @author wangjiahui
 * @create 2023-01-25-20:51
 */
public class TestClient {
    @Test
    public void testSeqAssembler(){
        // 配置自己的SparkSession
         SparkSession spark = LocalSparkSession.getSpark();
        // 定义一个测试用的DataSet
        List<Row> rows = new ArrayList<>();
        Row row1 = RowFactory.create("a",1, 2.1, 1, 1);
        Row row2 = RowFactory.create("b",1, 2.0, 3, 2);
        Row row3 = RowFactory.create("b",2, 2.3, 4, 1);
        Row row4 = RowFactory.create("c",1, 3.1, 3, 3);
        Row row5 = RowFactory.create("c",2, 1.5, 3, 7);
        Row row6 = RowFactory.create("c",3, 4.2, 4, 2);
   js     rows.add(row1);
        rows.add(row2);
        rows.add(row3);
        rows.add(row4);
        rows.add(row5);
        rows.add(row6);
        List<StructField> fields = new ArrayList<StructField>();
        StructField col1 = DataTypes.createStructField("user_id", StringType, true);
        StructField col2 = DataTypes.createStructField("buy_rn", IntegerType, true);
        StructField col3 = DataTypes.createStructField("feat_1", DoubleType, true);
        StructField col4 = DataTypes.createStructField("feat_2", IntegerType, true);
        StructField col5= DataTypes.createStructField("feat_3", IntegerType, true);
        fields.add(col1);
        fields.add(col2);
        fields.add(col3);
        fields.add(col4);
        fields.add(col5);
        StructType schema = DataTypes.createStructType(fields);
        Dataset dfr = spark.createDataFrame(rows,schema);
        Dataset<Row> df = dfr.toDF();
        df = df.persist();
        System.out.println("in:");
        df.show();
        df.printSchema();
        // 定义两个seqAssembler
        String[] featCols = new String[] {"feat_1", "feat_2", "feat_3"};
        SeqAssembler seqAssembler1 = new SeqAssembler()
                .setIdCol("user_id")
                .setRnCol("buy_rn")
                .setLimitRn(3)
                .setFeatCols(featCols)
                .setOutputCol("features");
        SeqAssembler seqAssembler2 = new SeqAssembler()
                .setIdCol("user_id")
                .setRnCol("buy_rn")
                .setLimitRn(2)
                .setFeatCols(featCols)
                .setOutputCol("features");
//        Dataset<Row> transformed = seqAssembler.transform(df);
        // 定义pipeline
        List<PipelineStage> pipelineStages = new ArrayList<>();
        pipelineStages.add(seqAssembler1);
        pipelineStages.add(seqAssembler2);
        Pipeline pipeline = new Pipeline();
        pipeline.setStages(pipelineStages.toArray(new PipelineStage[pipelineStages.size()]));
        // 写入
        try {
            pipeline.write().overwrite().save("oss://<自己的路径>");
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        // 读取
        Pipeline loadedPipeline = Pipeline.load("oss://<自己的路径>");
        Transformer seqAssemblerLoad = (Transformer) loadedPipeline.getStages()[0];
        // 使用
        Dataset<Row> transformed = seqAssemblerLoad.transform(df);
        System.out.println(开发者_JS培训"out: ");
        transformed.show(false);
        transformed.printSchema();
        spark.close();
    }
}

      3. Pipeline的存储文件

      在oss/hdfs上找到上面单元测试中pipeline的存储路径，并将存储文件夹下载到本地，pipeline存储文件夹中包含metadata, stages两个目录，metadata中存放的是pipeline的信息，包括pipeline的uid、对应stage的uid等。pipeline metadata文件如下：

      Java开发Spark应用程序自定义PipeLineStage详解

      stages目录中存放的是我们定义的两个SeqAssembler的metadata，SeqAssembler的metadata中的文件内容与pipeline的metadata中的文件内容类似，记录了SeqAssembler相关信息与Param数据：

      Java开发Spark应用程序自定义PipeLineStage详解

      小结

      在这篇文章中我们介绍了使用java开发spark如何自定义PipelineStage，并用一个SeqAssembler的例子对自定义PipelineStage中的一些注意事项进行了说明。相信这篇文章对不少java的spark开发者有一定的帮助。

      以上就是Java开发Spark应用程序自定义PipeLineStage详解的详细内容，更多关于Java Spark自定义PipeLineStage的资料请关注我们其它相关文章！

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