flink实现k-means例子
时间: 2023-07-07 22:45:54 浏览: 59
K-means 是一个经典的聚类算法,Flink 也提供了 K-means 的实现。以下是一个简单的 Flink K-means 的例子:
首先,我们需要定义数据点的数据结构:
```java
public class Point implements Serializable {
public double x;
public double y;
public int clusterId;
public Point(double x, double y) {
this.x = x;
this.y = y;
this.clusterId = -1;
}
public Point(double x, double y, int clusterId) {
this.x = x;
this.y = y;
this.clusterId = clusterId;
}
public void setClusterId(int clusterId) {
this.clusterId = clusterId;
}
public int getClusterId() {
return clusterId;
}
public double distance(Point other) {
double dx = this.x - other.x;
double dy = this.y - other.y;
return Math.sqrt(dx * dx + dy * dy);
}
public String toString() {
return "(" + x + "," + y + ")";
}
}
```
然后,我们可以创建一个 Flink Execution Environment,读取数据集,并使用 KMeans() 方法来执行 K-means 算法:
```java
ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataSet<Point> points = env.readTextFile("path/to/points.txt").map(line -> {
String[] fields = line.split(",");
double x = Double.parseDouble(fields[0]);
double y = Double.parseDouble(fields[1]);
return new Point(x, y);
});
int k = 3;
int maxIterations = 10;
DataSet<Point> centroids = points.sample(true, k).map(point -> new Point(point.x, point.y, 0));
DataSet<Point> clusteredPoints = points.map(point -> new Point(point.x, point.y, -1))
.iterate(maxIterations, loop -> {
DataSet<Point> newCentroids = loop
.join(centroids).where((KeySelector<Point, Integer>) Point::getClusterId)
.equalTo((KeySelector<Point, Integer>) Point::getClusterId)
.with((point, centroid) -> new Tuple2<>(point, centroid))
.groupBy(tuple -> tuple.f1)
.reduceGroup(new CentroidReducer())
.map(tuple -> new Point(tuple.f0.x, tuple.f0.y, tuple.f1));
DataSet<Point> newClusteredPoints = loop
.cross(newCentroids)
.map(new CrossFunction<Point, Point, Tuple2<Point, Double>>() {
@Override
public Tuple2<Point, Double> cross(Point point, Point centroid) {
double distance = point.distance(centroid);
return new Tuple2<>(point, distance);
}
})
.groupBy(tuple -> tuple.f0)
.minBy(1)
.map(tuple -> {
Point point = tuple.f0;
double distance = tuple.f1;
point.setClusterId((int) point.y);
return point;
});
Tuple2<DataSet<Point>, DataSet<Point>> result = loop.closeWith(newClusteredPoints, newCentroids);
return result.f0;
});
clusteredPoints.print();
```
在上面的代码中,我们使用 readTextFile() 方法从文本文件中读取数据集,并使用 map() 方法将数据解析成数据点。我们使用 sample() 方法从数据集中随机选择 k 个点作为初始的聚类中心,并使用 iterate() 方法来迭代执行 K-means 算法。
在每次迭代中,我们首先将数据点与聚类中心进行关联,并使用 reduceGroup() 方法来计算每个聚类的中心点。然后,我们将数据点与聚类中心进行交叉操作,并使用 minBy() 方法找到每个数据点距离最近的聚类中心,并将数据点分配到该聚类中心。最后,我们使用 closeWith() 方法将新的聚类中心和数据点传递给下一次迭代,并使用 print() 方法打印结果。
以上就是一个简单的 Flink K-means 的例子。在实际应用中,我们可以根据需要定义更复杂的业务逻辑,并使用 Flink 来实现各种复杂的数据处理。