将 Flink scala 翻译成 java
Translate Flink scala into java
Flink 文档给出了 SVM 算法的 scala 示例：
val trainingDS: DataSet[LabeledVector] = env.readLibSVM(pathToTrainingFile)
val svm = SVM()
.setBlocks(10)
// Learn the SVM model
svm.fit(trainingDS)
如何将对 "fit" 的调用转换为 java？
(java 表达式 "svm.fit(trainingDS)" 给出了 java 编译器错误：
"The method fit(DataSet, ParameterMap, FitOperation) in the type SVM is not applicable for the arguments (DataSet)"
)
目前，FlinkML 只能与 Scala 一起使用。原因是 FlinkML 自带灵活的流水线机制，可以让你轻松构建数据分析流水线。这些管道可以由任意数量的 Estimators 和一个尾随 Predictor 组成。
该机制的实现依赖于封装程序逻辑的类型类。 类 类型通过将它们声明为隐式值来自动检索和链接。因此，Scala 编译器将确保执行正确的程序逻辑。
理论上，可以手动构建这些管道。然而，这是一个费力的过程，因此，如果你想与 FlinkML 交互，我建议你简单地使用 Flink 的 Scala API。
Flink 文档给出了 SVM 算法的 scala 示例：
val trainingDS: DataSet[LabeledVector] = env.readLibSVM(pathToTrainingFile)
val svm = SVM()
.setBlocks(10)
// Learn the SVM model
svm.fit(trainingDS)
如何将对 "fit" 的调用转换为 java？
(java 表达式 "svm.fit(trainingDS)" 给出了 java 编译器错误：
"The method fit(DataSet, ParameterMap, FitOperation) in the type SVM is not applicable for the arguments (DataSet)" )
目前，FlinkML 只能与 Scala 一起使用。原因是 FlinkML 自带灵活的流水线机制，可以让你轻松构建数据分析流水线。这些管道可以由任意数量的 Estimators 和一个尾随 Predictor 组成。
该机制的实现依赖于封装程序逻辑的类型类。 类 类型通过将它们声明为隐式值来自动检索和链接。因此，Scala 编译器将确保执行正确的程序逻辑。
理论上，可以手动构建这些管道。然而，这是一个费力的过程，因此，如果你想与 FlinkML 交互，我建议你简单地使用 Flink 的 Scala API。