使用spark java类实现一个基于随机梯度下降算法的线性回归，不可以使用mllib包

以下是一个基于随机梯度下降算法的线性回归的 Spark Java 类实现，不使用 MLlib 包：

import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.spark.api.java.function.VoidFunction;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class LinearRegressionSGD {
    
    public static void main(String[] args) {
        // 创建 SparkSession
        SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("LinearRegressionSGD").master("local[*]").getOrCreate();
        
        // 定义样本数据
        double[][] data = {{1, 2, 3}, {1, 3, 5}, {1, 4, 7}, {1, 5, 9}};
        double[] label = {5, 7, 9, 11};
        // 转换为 JavaRDD
        JavaRDD<double[]> dataRDD = spark.sparkContext().parallelize(Arrays.asList(data)).toJavaRDD();
        JavaRDD<Double> labelRDD = spark.sparkContext().parallelize(Arrays.asList(label)).toJavaRDD();
        
        // 定义初始参数值
        double[] theta = {0, 0, 0};
        // 定义学习率
        double alpha = 0.01;
        // 定义迭代次数
        int iterations = 1000;
        
        // 进行随机梯度下降
        for (int i = 0; i < iterations; i++) {
            // 随机抽取一个样本
            int index = (int) (Math.random() * data.length);
            final double[] x = data[index];
            final double y = label[index];
            // 计算梯度并更新参数
            List<Double> gradient = dataRDD.map(new Function<double[], Double>() {
                @Override
                public Double call(double[] v1) throws Exception {
                    double h = hypothesis(theta, x);
                    return (h - y) * v1[index];
                }
            }).collect();
            for (int j = 0; j < gradient.size(); j++) {
                theta[j] -= alpha * gradient.get(j);
            }
        }
        
        // 输出最终参数值
        System.out.println(Arrays.toString(theta));
        
        // 关闭 SparkSession
        spark.stop();
    }
    
    // 假设函数
    public static double hypothesis(double[] theta, double[] x) {
        double h = 0;
        for (int i = 0; i < theta.length; i++) {
            h += theta[i] * x[i];
        }
        return h;
    }
}

这段代码实现了一个基于随机梯度下降算法的线性回归模型，使用 Spark Java API 实现。其中，样本数据为一个二维数组，每一行表示一个样本，第一列为常数项，后面的列为特征值；标签为一个一维数组，表示每个样本的标签值；初始参数值为一个一维数组，学习率和迭代次数为指定的值。在迭代过程中，每次随机抽取一个样本，通过计算梯度来更新参数值，最终输出最优参数值。