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:
输出:
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:
DefaultParamsReader的load方法中通过params数组反射构造对象:
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(){ return rnCol; } public StringArrayParam featCols(){ return featCols; } public Param<String> outputCol(){ return outputCol; } public 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.spark.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); 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("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:
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:
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的资料请关注好代码网其它相关文章!