java spark2 实现线性回归

要在Java中使用Spark 2实现线性回归，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库和类：

import org.apache.spark.ml.regression.LinearRegression;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;

2. 创建一个SparkSession对象：

SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("LinearRegressionExample").getOrCreate();

3. 加载数据集并转换为DataFrame格式：

Dataset<Row> data = spark.read().format("libsvm").load("data/mllib/sample_linear_regression_data.txt");

4. 实例化一个线性回归模型：

LinearRegression lr = new LinearRegression();

5. 拟合模型并得到结果：

LinearRegressionModel lrModel = lr.fit(data);
LinearRegressionTrainingSummary trainingSummary = lrModel.summary();

6. 打印结果：

System.out.println("Coefficients: " + lrModel.coefficients() + " Intercept: " + lrModel.intercept());
System.out.println("RMSE: " + trainingSummary.rootMeanSquaredError());
System.out.println("r2: " + trainingSummary.r2());

这样就可以在Java中使用Spark 2实现线性回归了。需要注意的是，以上代码只是一个简单的示例，具体的操作可能会因为数据集和业务场景的不同而有所变化。