java和scala分别实现TopK

本文详细介绍了 Spark 的 TopK 实现,包括实例描述、设计思路和代码示例,并探讨了其在热门消费分析、点击量分析、用户浏览量分析、最新热词和热门搜索分析等场景的应用。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

本文是对spark经典例子topK的实现,直接上代码


1. 实例描述

输入:

之前做hadoop时hadoop自带的README.md文件

输出:

(158,)
(28,the)
(19,to)
(18,Spark)
(17,and)
(11,Hadoop)
(10,##)
(8,you)
(8,with)
(8,for)


2. 设计思路

首先实现wordcount,topk实现是以wordcount为基础,在此不再赘述此部分

在分词统计完成后交换key/value,然后调用sortByKey进行排序


3. 代码示例

java实现:

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import scala.Tuple2;

import java.io.Serializable;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;
import java.util.regex.Pattern;

/**
 * Calculate the top k words in a file inputted
 *
 * Created by 澊 on 2015/3/20.
 */
public class TopK {
    public static final Pattern SPACE = Pattern.compile(" ");

    public static void main(String[] args)throws Exception {
        String inPath = null;

        if (args.length == 1) {
            inPath = args[0];
        } else {
            System.out.println("Usage: <src> [des]");
        }

        SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("Word Count");
        JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);
        JavaRDD<String> lines = jsc.textFile(inPath);
        JavaRDD<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
            @Override
            public Iterable<String> call(String s) throws Exception {
                return Arrays.asList(SPACE.split(s));
            }
        });

        JavaPairRDD<String, Integer> pairs = words.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {
            @Override
            public Tuple2<String, Integer> call(String s) throws Exception {
                return new Tuple2<String, Integer>(s, 1);
            }
        });

        JavaPairRDD<String, Integer> counts = pairs.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
            @Override
            public Integer call(Integer i1 , Integer i2) throws Exception {
                return i1 + i2;
            }
        });

        JavaPairRDD<Integer, String> converted = counts.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String, Integer>, Integer, String>() {
            @Override
            public Tuple2<Integer, String> call(Tuple2<String, Integer> tuple) throws Exception {
                return new Tuple2<Integer, String>(tuple._2(), tuple._1());
            }
        });

        JavaPairRDD<Integer, String> sorted = converted.sortByKey(true, 1);
        List<Tuple2<Integer, String>> topK = sorted.top(5, new Comp());

        for(Tuple2<Integer, String> top: topK) {
            System.out.println(top._2() + ": " + top._1());
        }

        jsc.stop();
    }
}

class Comp implements Comparator<Tuple2<Integer, String>>, Serializable {

    @Override
    public int compare(Tuple2<Integer, String> o1, Tuple2<Integer, String> o2) {
        if(o1._1() < o2._1()) {
            return -1;
        }else if(o1._1() > o2._1()) {
            return 1;
        }else {
            return 0;
        }
    }
}

注:不知为何我在运行代码时报错Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD.sortByKey(ZI)Lorg/apache/spark/api/java/JavaPairRDD;

如果出现这个问题,把sortByKey(true, 1)改成sortByKey()就可以了(造成这个问题的原因还不太清楚,怎么会报没有这个方法的错呢,API文档上都是有的)


scala实现:

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.SparkContext._

/**
 * Created by 澊 on 2015/4/1.
 */
object TopK {
  def main(args: Array[String]) {
    if (args.length != 2) {
      System.out.println("Usage: <src> <num>")
      System.exit(1)
    }

    val conf = new SparkConf().setAppName("TopK")
    val sc = new SparkContext(conf)

    val lines = sc.textFile(args(0))
    val ones = lines.flatMap(_.split(" ")).map(word => (word, 1))
    val count = ones.reduceByKey((a, b) => a + b)
    val convert = count.map {
      case (key, value) => (value, key)
    }.sortByKey(true, 1)
    convert.top(args(1).toInt).foreach(a => System.out.println("(" + a._2 + "," + a._1 + ")"))
}


4. 应用场景

TopK模型常用于分析消费者热门消费分析、网站/博客点击量、用户浏览量分析,最新热词及热门搜索等的分析处理




<think>我们正在讨论如何使用Java虚拟机(JVM)实现检索增强生成(RAG)。RAG是一种结合信息检索文本生成的技术,通常用于增强生成模型的能力,使其能够基于检索到的相关信息生成更准确的回答。 在JVM上实现RAG,我们可以利用JVM生态中的各种库框架。以下是一个大致的步骤: 1. **数据准备**:首先需要有一个文档集合(知识库),并对其进行处理(如分块、索引)。 2. **检索模块**:当用户提出查询时,从知识库中检索出相关的文档片段。 3. **生成模块**:将检索到的相关文档片段用户查询一起输入生成模型,生成回答。 考虑到JVM上的语言(如JavaScala、Kotlin等),我们可以选择以下技术栈: - **检索模块**:可以使用Apache Lucene(一个高性能、全功能的文本搜索引擎库)来构建索引进行检索。或者使用基于Lucene的Elasticsearch(一个分布式搜索引擎)作为外部服务。 - **生成模块**:可以使用Hugging Face的Transformers库,但该库主要基于Python。不过,我们可以通过Deep Java Library (DJL) 来在Java使用预训练的Transformer模型。DJL是一个由亚马逊开发的深度学习框架,支持在JVM上运行深度学习模型,并且可以加载Hugging Face上的模型。 因此,实现步骤可以细化为: 1. **知识库构建**: - 将文档分割成较小的块(例如段落或句子)。 - 使用Lucene或Elasticsearch建立索引。 2. **检索过程**: - 接收用户查询。 - 使用检索器(如Lucene)从索引中检索相关文档块。 3. **生成过程**: - 将检索到的文档块用户查询拼接成一个提示(prompt)。 - 使用DJL加载预训练的生成模型(如BERT、GPT-2等,但注意GPT-2是生成模型,而BERT通常用于编码,生成任务可以使用BART、T5或GPT系列)。 - 用该模型生成回答。 4. **整合**:将以上步骤整合成一个应用程序。 下面是一个简化的代码示例(使用JavaLucene,以及DJL): **步骤1:使用Lucene建立索引** 首先,我们需要创建一个Lucene索引。这里我们跳过详细的索引创建过程(需要定义分析器、索引文档等)。 **步骤2:检索相关文档** 当有查询时,我们使用Lucene进行检索,获取最相关的文档片段。 **步骤3:使用DJL进行生成** 添加DJL依赖(以Maven为例): ```xml <dependency> <groupId>ai.djl</groupId> <artifactId>api</artifactId> <version>0.22.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>ai.djl.huggingface</groupId> <artifactId>tokenizers</artifactId> <version>0.22.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>ai.djl.pytorch</groupId> <artifactId>pytorch-engine</artifactId> <version>0.22.1</version> <scope>runtime</scope> </dependency> ``` 然后,我们可以加载一个预训练的文本生成模型(例如,使用Hugging Face上的模型标识符,如"gpt2")。 注意:由于GPT-2模型较大,需要确保有足够的内存。 以下是一个使用DJL进行文本生成的简单示例: ```java import ai.djl.*; import ai.djl.inference.*; import ai.djl.modality.nlp.*; import ai.djl.modality.nlp.generate.*; import ai.djl.modality.nlp.qa.*; import ai.djl.translate.*; import ai.djl.huggingface.tokenizers.*; import java.util.*; public class Generator { public static void main(String[] args) throws Exception { String question = "What is the capital of France?"; String context = "Paris is the capital of France."; // 我们使用一个Seq2Seq的模型,例如T5或BART,这里以HuggingFace的模型名为例 String modelName = "facebook/bart-large-cnn"; try (Criteria<String, String> criteria = Criteria.builder() .setTypes(String.class, String.class) .optModelPath(Paths.get("path/to/model")) // 或者使用optModelName从HuggingFace下载 .optEngine("PyTorch") // 指定引擎 .optOption("mapLocation", "true") // 如果使用GPU,可能需要调整 .build()) { // 创建Predictor try (Predictor<String, String> predictor = ModelZoo.loadModel(criteria).newPredictor()) { // 构建输入:将问题上下文组合成适合模型的输入格式 String input = "question: " + question + " context: " + context; String answer = predictor.predict(input); System.out.println("Answer: " + answer); } } } } ``` 然而,请注意,上述代码是一个简化的示例,实际中我们需要根据所选模型的输入要来构建输入。例如,对于BART或T5,通常需要将问题上下文组合成特定的格式。 另外,对于RAG,我们可能希望使用一个专门为问答训练的模型,比如`facebook/rag-token-nq`(但请注意,RAG模型本身是检索生成一体的,我们这里分开做了,所以也可以选择端到端的RAG模型,但那样就需要在DJL中支持RAG模型结构)。 如果使用端到端的RAG模型,那么检索生成是一个整体,但这里我们分开实现,所以检索部分自己控制,生成部分使用一个条件生成模型(如BART、T5)来根据检索到的上下文生成答案。 **总结步骤**: 1. 构建知识库索引(使用Lucene或Elasticsearch)。 2. 接收用户查询,检索相关文档片段。 3. 将查询检索到的片段拼接成生成模型的输入。 4. 使用生成模型生成答案。 注意:生成模型的选择很重要,需要选择一个适合做问答的生成模型。 另外,我们也可以考虑使用一个嵌入模型(例如,使用DJL加载BERT)来将文档查询表示为向量,然后进行向量检索(如使用余弦相似度),这通常比基于关键词的检索(如Lucene)更灵活。此时,我们可以使用一个向量数据库(如Milvus、Faiss)来存储向量,但JVM上也可以使用Apache Lucene的向量检索功能(如果版本支持)或者使用其他JVM库。 考虑到性能,如果文档量很大,使用Elasticsearch进行向量检索可能更合适(需要安装向量插件)。 因此,实现方式有多种,这里我们提供一种基于Lucene(关键词检索)DJL(生成模型)的简单实现思路。 最后,由于RAG是一个复杂的系统,实际实现中还需要考虑很多优化,例如检索的准确性、生成模型的质量、系统的响应时间等。 下面,我们将根据以上思路生成相关问题。</think>### 使用 Java 虚拟机实现 RAG(检索增强生成) RAG(Retrieval-Augmented Generation)是一种结合信息检索与文本生成的技术。在 JVM 上实现 RAG 需要整合检索系统、语言模型数据处理流程。以下是关键步骤实现方案: --- #### **1. 系统架构设计** ```mermaid graph LR A[用户输入] --> B(检索模块) B --> C{向量数据库} C --> D[相关文档片段] D --> E(生成模块) E --> F[LLM 生成答案] ``` --- #### **2. 核心组件实现** **2.1 检索模块(Java 实现)** - 使用 **Apache Lucene** 或 **Elasticsearch** 构建索引 - 结合 **词嵌入模型**(如 SBERT)计算语义相似度 - 示例伪代码: ```java // 创建检索器 IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(index); Query query = new VectorQuery(embeddingModel.encode(userInput)); TopDocs results = searcher.search(query, 10); // 取前10相关文档 ``` **2.2 向量数据库集成** - 推荐选择: - **Milvus**:通过 gRPC 与 Java 交互 - **Elasticsearch 向量插件**:原生支持 JVM 生态 - 数据流程: ```java // 文档嵌入存储 float[] vector = embeddingModel.encode(document); milvusClient.insert("knowledge_base", vector, documentId); ``` **2.3 生成模块(JVM 集成 LLM)** - 方案选择: - **DJL(Deep Java Library)**:直接加载 HuggingFace 模型 ```java Criteria<String, String> criteria = Criteria.builder() .setTypes(String.class, String.class) .optModelUrls("djl://ai.djl.huggingface.pytorch/facebook/bart-large-cnn") .build(); ``` - **gRPC 服务**:将 Python 模型封装为微服务(如 FastAPI + jpype) --- #### **3. 工作流程代码示例** ```java public class RAGSystem { private VectorDBClient vectorDB; // 向量数据库客户端 private LanguageModel lm; // 语言模型接口 public String generateAnswer(String query) { // 1. 检索相关文档 List<Document> contexts = vectorDB.search(query, topK=5); // 2. 构造提示词 String prompt = buildPrompt(query, contexts); // 3. 生成答案 return lm.generate(prompt); } private String buildPrompt(String query, List<Document> contexts) { StringBuilder sb = new StringBuilder(); sb.append("基于以下信息回答问题:\n"); contexts.forEach(ctx -> sb.append("- ").append(ctx.text()).append("\n")); sb.append("\n问题:").append(query).append("\n答案:"); return sb.toString(); } } ``` --- #### **4. 性能优化策略** 1. **JVM 层优化**: - 使用 **GraalVM** 编译原生镜像减少内存开销 - 配置 G1 垃圾回收器:`-XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200` 2. **检索加速**: - 近似最近邻搜索(ANN)算法如 HNSW - 缓存高频查询结果(Guava Cache) 3. **模型部署**: - 量化剪枝减小模型体积 - 使用 TensorRT-JNI 加速推理 --- #### **5. 典型应用场景** - 企业知识库问答系统 - 法律/医疗领域专业咨询 - 代码辅助生成工具(检索 API 文档 + 生成代码) > 实现要点:检索模块与生成模块的解耦设计允许独立扩展,例如将 Elasticsearch 部署为集群,而生成模块使用 Kubernetes 动态伸缩[^3]。 ---
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