Spark SVM分类器

package Spark_MLlib

import java.util.Properties

import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint
import org.apache.spark.mllib.linalg.{Vector, Vectors}
import org.apache.spark.mllib.classification.SVMWithSGD
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.types._
import org.apache.spark.sql.Row
/**
  * SGD:一种优化方法,目的使目标函数的值最小.SGD指stochastic gradient descent,即随机梯度下降.是梯度下降的batch版本.
  * 这么做的好处在于：
  *  当训练数据太多时,利用整个数据集更新往往时间上不显示.batch的方法可以减少机器的压力,并且可以更快地收敛.
  *  当训练集有很多冗余时(类似的样本出现多次),batch方法收敛更快.以一个极端情况为例,若训练集前一半和后一半梯度相同.那么如果前一半作为一个batch,
  *   后一半作为另一个batch,那么在一次遍历训练集时,batch的方法向最优解前进两个step,而整体的方法只前进一个step.
  */
object SVM{
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark=SparkSession.builder().master("local").getOrCreate()
    val train_data=spark.sparkContext.textFile("file:///home/soyo/下载/Hadoop+Spark+Hbase/Spark训练数据/train_after.csv")
    val test_data=spark.sparkContext.textFile("file:///home/soyo/下载/Hadoop+Spark+Hbase/Spark训练数据/test_after.csv")
   val train=train_data.map{x=>
       val parts=x.split(",")
         LabeledPoint(parts(4).toDouble,Vectors.dense(parts(0).toDouble,parts(1).toDouble,parts(2).toDouble,parts(3).toDouble))
        }
  //  train.foreach(println)
    val test=test_data.map{x=>
      val y=x.split(",")
      LabeledPoint(y(4).toDouble,Vectors.dense(y(0).toDouble,y(1).toDouble,y(2).toDouble,y(3).toDouble))
    }
    //numIterations:迭代次数,默认是100
    val numIterations = 600
    val model=SVMWithSGD.train(train,numIterations)
    //val model=new SVMWithSGD().run(train)    //两种求model都行
    //清除默认阈值,这样会输出原始的预测评分,即带有确信度的结果。
    model.clearThreshold()
    val scoreAndLabels=test.map{x=>
      val score=model.predict(x.features)
      score+" "+x.label
    }
    scoreAndLabels.foreach(println)

    val rebuyRDD=scoreAndLabels.map(_.split(" "))
    //设置模式信息
    val schema=StructType(List(StructField("score",StringType,true),StructField("label",StringType,true)))
   //创建Row对象,每个Row对象都是rowRDD中的一行
    val rowRDD=rebuyRDD.map(x=>Row(x(0).trim,x(1).trim))
    //建立模式和数据之间的关系
    val rebuyDF=spark.createDataFrame(rowRDD,schema)
    //prop变量保存JDBC连接参数
    val prop=new Properties()
    prop.put("user","root")
    prop.put("password","密码")
    prop.put("driver","com.mysql.jdbc.Driver")  //表示驱动程序是com.mysql.jdbc.Driver
    rebuyDF.write.mode("append").jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/数据库名","数据库表名",prop)

  }

}

Spark 机器学习库从 1.2 版本以后被分为两个包：

• spark.mllib 包含基于RDD的原始算法API。Spark MLlib 历史比较长，在1.0 以前的版本即已经包含了，提供的算法实现都是基于原始的RDD。
• spark.ml 则提供了基于DataFrames 高层次的API,可以用来构建机器学习工作流（PipeLine).ML Pipeline 弥补了原始 MLlib 库的不足，向用户提供了一个基于 DataFrame 的机器学习工作流式 API 套件。

从Spark2.0开始，Spark机器学习库基于RDD的API进入维护模式（即不增加任何新的特性),很有可能于3.0以后的版本的时候会移除出MLLib