Java PMML解析的难点主要包括以下几个方面：
复杂的数据结构：PMML是一种基于XML的数据模型，用于表示机器学习模型。它包含了许多复杂的数据结构和元素，如MiningModel、TreeModel、RegressionModel等。这些数据结构和元素之间的关系也比较复杂，需要深入理解才能正确解析。
XML解析：PMML文件是XML格式的，因此在解析PMML时需要对XML进行解析。Java中有很多库可以用来解析XML，如JAXB、DOM、SAX等。但是，这些库的使用也有一定的学习成本，需要熟悉其API和使用方法。
数据转换：在解析PMML时，需要将XML中的数据转换为Java对象。这个过程涉及到数据类型的转换、数据结构的转换等问题。例如，需要将XML中的字符串转换为Java中的数值类型，或者将XML中的树结构转换为Java中的树结构。
模型应用：解析PMML的目的是为了应用模型。因此，在解析完PMML后，还需要将模型应用到实际的数据上。这个过程涉及到模型的调用、数据的预处理、模型的输出解析等问题。例如，需要将输入数据转换为模型所需的格式，或者将模型的输出转换为实际应用所需的格式。
性能优化：PMML解析和模型应用通常涉及到大量的计算，因此在实现过程中需要考虑性能优化。例如，可以使用缓存来减少重复计算，或者使用并行计算来提高计算速度。
可扩展性：PMML支持多种机器学习算法，因此在实现PMML解析时需要考虑可扩展性。例如，可以使用工厂模式来创建不同类型的模型，或者使用策略模式来处理不同类型的数据。
总之，Java PMML解析的难点在于需要深入理解PMML的数据结构和元素，熟悉XML解析技术，处理好数据转换和模型应用等问题，同时还需要考虑性能优化和可扩展性。
