在搭建好了Spark开发环境之后，我们就可以编程了。这里介绍Spark自带的MLLib中的KMeans源码，尽管最新的Spark已经逐渐开始使用DataFrame作为数据模型，但是旧的RDD依然适用。下面我们将逐渐讲解KMeans的源码。KMeans主要步骤如下：

1、读取数据
2、对数据进行正规化
3、选择几个初始类中心

首先，我们给出输入的文件kmeans_data.txt，文件包含6行数据，每一行是三个以空格分割的数字：

0.0 0.0 0.0
0.1 0.1 0.1
0.2 0.2 0.2
9.0 9.0 9.0
9.1 9.1 9.1
9.2 9.2 9.2

然后，我们给出Scala版本调用KMeans的方法，这里我们简单改写了一下官网的解析数据的方式，官网提供的是map，我们改成了mapPartitions（原因参考：https://martin.atlassian.net/wiki/spaces/lestermartin/blog/2016/05/19/67043332/why+spark+s+mapPartitions+transformation+is+faster+than+map+calls+your+function+once+partition+not+once+element ）具体如下：

package rdd.ml.clustering

import org.apache.spark.mllib.clustering.{KMeans, KMeansModel}
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
  * Created by d00454735 on 2018/7/25.
  */
object KMeansTest {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    // 以本地模式运行，并初始化SparkContext
    val masterURL = "local[*]"
    val conf = new SparkConf().setAppName("KMeans Test").setMaster(masterURL)
    val sc = new SparkContext(conf)

    // 载入数据，并将每一行的数据解析，注意，官网给出的解析使用的是map方法，这里改写成了mapPartitions，因为后者是以数据块为单位的方式处理，其效率要远高于map方式（以数据行位单位处理）
    val data = sc.textFile("file:/d:/data/kmeans_data.txt")
    val parsedData = data.mapPartitions(partition => parseData(partition)).cache()

    // 设定KMeans聚类的参数并对模型进行训练，这里定义聚成2类，迭代20次
    val numClusters = 2
    val numIterations = 20
    val clusters = KMeans.train(parsedData, numClusters, numIterations)

    // 计算Within Set Sum of Squared Errors以评估聚类效果
    val WSSSE = clusters.computeCost(parsedData)
    println(s"Within Set Sum of Squared Errors = $WSSSE")

    // 保存模型以及后续加载模型的写法
    clusters.save(sc, "target/org/apache/spark/KMeansExample/KMeansModel")
    val sameModel = KMeansModel.load(sc, "target/org/apache/spark/KMeansExample/KMeansModel")

  }

  //解析数据，每一行先以空额分割成数组，然后将数组内的元素转化成Double形式，最后变成向量
  def parseData(lines : Iterator[String]): Iterator[Vector] = {
    lines.map(s => Vectors.dense(s.split(' ').map(_.toDouble)))
  }

}

下面我们进入KMeans的源代码继续分析，首先来到运行的方法，这个方法先用private[spark]声明成属于spark下的私有方法，参数有两个，一个是RDD类型的数据，另一个是可选参数Option[Instrumentation[NewKMeans]]，Option在scala里面表示这个参数可能存在可能不存在。Option[A] 是一个类型为 A 的可选值的容器： 如果值存在， Option[A] 就是一个 Some[A] ，如果不存在， Option[A] 就是对象 None （参考：https://windor.gitbooks.io/beginners-guide-to-scala/content/chp5-the-option-type.html ）。Instrumentation是用于监控程序运行的类，本质上是java里面的代码。这里面涉及到一个缓存释放的问题，即upersist()，参考：http://bourneli.github.io/scala/spark/2016/06/17/spark-unpersist-after-action.html

在初始化类中心的时候判断是否给定了类中心（参考：https://www.datalearner.com/blog/1051532740001101 ），如果给定了类中心，就用原来的，否则就要随机初始化k个类中心，这里初始化也给了两个方法，一个是所有的随机初始化initRandom(data: RDD[VectorWithNorm])，另一个是并行初始化initKMeansParallel(data: RDD[VectorWithNorm])，它们都是返回一个VectorWithNorm的数组，

如下：

private[spark] def run(
      data: RDD[Vector],
      instr: Option[Instrumentation[NewKMeans]]): KMeansModel = {

    // 如果数据没有做缓存的话会影响性能，这里做了一个警告检查
    if (data.getStorageLevel == StorageLevel.NONE) {
      logWarning("The input data is not directly cached, which may hurt performance if its"
        + " parent RDDs are also uncached.")
    }

    // 计算平方和并缓存，计算方法就是把每一行的元素平方后加和，然后再开方
    val norms = data.map(Vectors.norm(_, 2.0))
    norms.persist()

    //zip是将元素连接起来，这里的含义就是将数据中的每一行和刚才的norm连接
    val zippedData = data.zip(norms).map { case (v, norm) =>
      new VectorWithNorm(v, norm)
    }

    //这里开始真正执行程序了
    val model = runAlgorithm(zippedData, instr)

    //释放缓存数据
    norms.unpersist()

    // Warn at the end of the run as well, for increased visibility.
    if (data.getStorageLevel == StorageLevel.NONE) {
      logWarning("The input data was not directly cached, which may hurt performance if its"
        + " parent RDDs are also uncached.")
    }

    //返回模型
    model
  }

上面就是KMeans算法的执行流程，接下来，我们看核心算法的方法，即runAgorithm()，其参数也是两个，第一个是刚才带来norm的数据，第二个还是个监控参数。

KMeans更新的逻辑是首先对于每个数据点更新其所在的类，即对于每个数据点需要计算这个数据点与类中心的距离，然后选择最近的类中心点作为它所属的类，这样更新了所有的数据点所属的类之后，再计算每个类下数据点的中心点，那么该中心点就是新的类中心了。

第i个类别下的中心点的计算公式为：

m_{i} = \frac{1}{n_i} \sum_{j=1}^{j\in i} X_i

这里的n_i表示第i个类下有n_i个数据，X_i表示所有属于类i的数据点对应的向量。因此，KMeans的核心更新代码如下：

//采用mapPartitions的方式循环所有数据点
val newCenters = data.mapPartitions { points =>

    //thisCenters表示当前的类中心，dims表示数据的维度
    val thisCenters = bcCenters.value    
    val dims = thisCenters.head.vector.size

    //这个变量存储类下所有数据点的向量之和，例如更新数据点所属类别后，类1下有两个数据点(1.0, 2.0, 3.0)和(1.0, 1.0, 1.0)，那么sum(1) = (2.0, 3.0, 4.0)，计算某个类下的中心点用到，所以它的维度是类别数，每个类别下的维度与数据维度一致
    val sums = Array.fill(thisCenters.length)(Vectors.zeros(dims))    

    //这个变量是存放每个类下有多少个数据点的
    val counts = Array.fill(thisCenters.length)(0L)        

    //points是当前分区下所有的数据点，我们要计算这些数据点与哪个中心点最近，然后更新一下它所属的类，使用的是KMeans下的findClosest方法，分析见下面。
    points.foreach { point =>

        //寻找当前数据点所属的中心点，cost是距离，bestCenter是表示属于第几个中心点的索引。
        val (bestCenter, cost) = KMeans.findClosest(thisCenters, point)

        costAccum.add(cost)        //成本函数累加
        val sum = sums(bestCenter)    //取出对应中心点的向量和
        axpy(1.0, point.vector, sum)    //把当前数据加上去，sum += 1 * point.vector
        counts(bestCenter) += 1    //该类下的数据点数量加1
    }

    //由于mapPartitions要求返回的对象是Iterator[]，因此，这里返回的counts最后加了iterator
    //这里把couns重新包装了一下，返回的是每个类下的向量总和以及数据点的数量
    counts.indices.filter(counts(_) > 0).map(j => (j, (sums(j), counts(j)))).iterator

    }.reduceByKey { case ((sum1, count1), (sum2, count2)) =>    //将相同类下的数据取出来，求和
        axpy(1.0, sum2, sum1)
        (sum1, count1 + count2)
    }.mapValues { case (sum, count) =>        //对于每个类，这里最终求数据向量总和/数据点总数的结果，也就是新的数据中心点了
        scal(1.0 / count, sum)
        new VectorWithNorm(sum)
    }.collectAsMap()

该方法的全部内容实现如下：

private def runAlgorithm(
      data: RDD[VectorWithNorm],
      instr: Option[Instrumentation[NewKMeans]]): KMeansModel = {

    val sc = data.sparkContext

    // 这里获取系统时间来监控程序运行时间，注意不要使用currentTimeMillis ，因为它和系统时间有关，在某些时候容易发生错误，参考 https://github.com/databricks/scala-style-guide/blob/master/README-ZH.md#misc_currentTimeMillis_vs_nanoTime
    val initStartTime = System.nanoTime()

    //初始化中心点，如果模型是载入之前的模型或者是已经初始化过中心点，那么直接采用，否则的话抽样中心点
    //抽样中心点有两种方式，一种是随机初始化，一种是采用分布式K-Means++的方式
    //具体可参考论文：https://www.datalearner.com/blog/1051532743231974
    val centers = initialModel match {
      case Some(kMeansCenters) =>
        kMeansCenters.clusterCenters.map(new VectorWithNorm(_))
      case None =>
        if (initializationMode == KMeans.RANDOM) {
          initRandom(data)
        } else {
          initKMeansParallel(data)
        }
    }

    //统计初始化模型所用的时间
    val initTimeInSeconds = (System.nanoTime() - initStartTime) / 1e9
    logInfo(f"Initialization with $initializationMode took $initTimeInSeconds%.3f seconds.")

    var converged = false
    var cost = 0.0
    var iteration = 0

    val iterationStartTime = System.nanoTime()

    instr.foreach(_.logNumFeatures(centers.head.vector.size))

    // Execute iterations of Lloyd's algorithm until converged
    // 执行迭代
    while (iteration < maxIterations && !converged) {

      val costAccum = sc.doubleAccumulator
      val bcCenters = sc.broadcast(centers)    //将中心点广播出去，分到各个计算节点上

      // Find the new centers
      // 在各自的数据分区下，计算分区内数据点与中心点的距离，并更新数据点所属的中心点，采用mapPartitions循环，速度要快于map
      val newCenters = data.mapPartitions { points =>
        val thisCenters = bcCenters.value
        val dims = thisCenters.head.vector.size

        val sums = Array.fill(thisCenters.length)(Vectors.zeros(dims))
        val counts = Array.fill(thisCenters.length)(0L)

        points.foreach { point =>
          val (bestCenter, cost) = KMeans.findClosest(thisCenters, point)
          costAccum.add(cost)        //成本函数累加
          val sum = sums(bestCenter)    //取出对应中心点的向量和
          axpy(1.0, point.vector, sum)    //sum += 1 * point.vector
          counts(bestCenter) += 1
        }

        counts.indices.filter(counts(_) > 0).map(j => (j, (sums(j), counts(j)))).iterator

      }.reduceByKey { case ((sum1, count1), (sum2, count2)) =>
        axpy(1.0, sum2, sum1)
        (sum1, count1 + count2)
      }.mapValues { case (sum, count) =>
        scal(1.0 / count, sum)
        new VectorWithNorm(sum)
      }.collectAsMap()

      //将旧的中心点毁掉
      bcCenters.destroy(blocking = false)

      // 更新类的中心点和距离值，如果距离小于指定值那么收敛了，停止迭代，否则还要继续迭代
      converged = true
      newCenters.foreach { case (j, newCenter) =>
        if (converged && KMeans.fastSquaredDistance(newCenter, centers(j)) > epsilon * epsilon) {
          converged = false
        }
        centers(j) = newCenter
      }

      cost = costAccum.value
      iteration += 1
    }

    //统计迭代的时间
    val iterationTimeInSeconds = (System.nanoTime() - iterationStartTime) / 1e9
    logInfo(f"Iterations took $iterationTimeInSeconds%.3f seconds.")

    //统计是否达到最大迭代次数
    if (iteration == maxIterations) {
      logInfo(s"KMeans reached the max number of iterations: $maxIterations.")
    } else {
      logInfo(s"KMeans converged in $iteration iterations.")
    }

    //输出cost值
    logInfo(s"The cost is $cost.")

    //返回模型
    new KMeansModel(centers.map(_.vector))
  }

在上述循环中，一个核心的方法是计算当前数据点与各个中心点的距离，并返回所属的距离最小的中心点的索引，这个方法的参数有两个，一个是所有的中心点，一个是当前数据点，前者是VectorWithNorm集合，后者是单独的一个VectorWithNorm，返回两个值一个是中心点索引，一个距离。由于计算两个向量的距离需要循环向量中的元素，因此这里用了一个技巧，就是先用一步计算距离的最小值，然后与最优值比较，如果最小值比最优值小，才要计算距离，否则就放弃该点，直接循环，原理参考：https://www.datalearner.com/blog/1051532749735689 ：

private[mllib] def findClosest(
      centers: TraversableOnce[VectorWithNorm],
      point: VectorWithNorm): (Int, Double) = {

    var bestDistance = Double.PositiveInfinity    //最优距离，冒泡排序用，初始化为最大值
    var bestIndex = 0    //最优中心点索引
    var i = 0    //中心点循环索引
    centers.foreach { center =>
      // Since `\|a - b\| \geq |\|a\| - \|b\||`, we can use this lower bound to avoid unnecessary
      // distance computation.
      //这里用了一个技巧，就是用lowerBoundOfSqDist表示数据点与当前中心点的距离的最小值，如果该值小于目前的最优值bestDistance才要计算距离，否则就继续循环，计算距离的成本要更高。
      var lowerBoundOfSqDist = center.norm - point.norm
      lowerBoundOfSqDist = lowerBoundOfSqDist * lowerBoundOfSqDist
      if (lowerBoundOfSqDist < bestDistance) {
        val distance: Double = fastSquaredDistance(center, point)    //计算欧氏距离
        if (distance < bestDistance) {    //如果距离小于最优值，那么更新最优值
          bestDistance = distance
          bestIndex = i
        }
      }
      i += 1
    }
    (bestIndex, bestDistance)
  }