如何在Java Spark中读取文本文件并将其转换为Dataset?

我想在我的Java Spark项目中读取两个包含数据的文本文件,并对这些数据进行一些机器学习分类操作

假设fileZerofileOne是包含以下格式数据的两个文件

>fileZero10 1 9.8 1.2 10.1 0.9....

另一个文件是

>fileOne0.1 40 0.2 38 0 50...

对于fileZerofileOne,每行包含一个由空格分隔的(x,y)元组,并且分别标记为0和1。换句话说,fileZero中的所有行都被标记为0,而fileOne中的行标记为1。

我想读取这两个文件,并考虑使用Dataset对象。如何读取这两个文件,以便之后可以对数据进行分类/逻辑回归操作?


回答:

您可以定义一个POJO对象,并将文件读取到该对象中。

MyObject

public class MyObject {private double x;private double y;private double label;//Getters and setters...}

您可以像这样读取并将文件转换为数据集:

JavaRDD<MyObject> cRDD = spark.read().textFile("C:/Temp/File0.csv").javaRDD()                       .map(new Function<String, MyObject>() {                              @Override                              public MyObject call(String line) throws Exception {                                     String[] parts = line.split(" ");                                     MyObject c = new MyObject();                                     c.setX(parts[0].trim());                                     c.setY(parts[1].trim());                                                                        c.setLabel(0);                                     return c;                              }                       });          Dataset<Row> mainDataset = spark.createDataFrame(cRDD, MyObject.class);   

然后您可以使用分类方法…

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