Java 基于apachespark的RDD数据迭代

我有一个数据，如下所示，由纬度和经度值组成

45.25,23.45
22.15,19.35
33.24,12.45
15.67,21.22

我需要根据两点之间的欧几里德距离构造一个矩阵

由于有4个点，我们将得到和4x4矩阵

p1p1 p1p2 p1p3 p1p4
p2p1 p2p2 ........
..................
..........p4p3 p4p4

现在的问题是，我们如何在ApacheSparkJava中执行迭代（如下面用java实现的代码所示）

int nrows=latit.size（）；
int ncols=longit.size（）；
double[]]w=新的double[nrows][ncols]；
对于Spark中的（inti=0；i，您可以将其转换为一组转换和操作。
给定包含位置数据的
点rdd
，则可以获得欧几里得距离，如下所示：

points.cartesian(points).map{case ((x1, y1),(x2,y2)) => math.sqrt((x2-x1)*(x2-x1)+(y2-y1)*(y2-y1))}

上面的代码输出是（x，y）还是x？如果我想以单个值而不是成对值的形式返回RDD，那么transformation@swagath001给定
RDD[（双精度，双精度）]
和
f:（双精度，双精度）=>Double
RDD。map（f）
将为
RDD[Double]类型
我认为它与java API无关？能否请您发布与spark java相关的逻辑api@swagath001Java版本在功能上是等效的，但在语法方面要详细得多。用Java编写这篇文章是留给读者的练习。这是一个起点：
points.cartesian(points).map{case ((x1, y1),(x2,y2)) => math.sqrt((x2-x1)*(x2-x1)+(y2-y1)*(y2-y1))}