读取其中一列(比如text),将其映射到一个新的列上(比如feature vector),然后输出一个新的DataFrame包含映射得到的新列;一个学习模型接收一个DataFrame,读取包含特征向量的列...,为每个特征向量预测其标签值,然后输出一个新的DataFrame
l1NormData.show(1)//存储DataFrame vector类型报错//l1NormData.select(norFeature).registerTempTable("t1")//sqlContext.sql("create table h2 as select * from t1") //4.扁平转换vector到rowimport org.apache.spark.sql.Row val finalRdd= l1NormData.select(norFeature).rdd.map(row => Row.fromSeq(...
返回向量中最大元素的索引valmaxIndex:Int=vector.argmax// unapply方法：从DenseVector实例中提取值数组v...
val structType = DataTypes.createStructType(fields); sql.createDataFrame(rdd,structType).show() } }
vectorToColumn = fn.udf(lambda vec: vec[0].item(), DoubleType())DenseVector类是Spark中表示...
spark Sql DataFrame遍历取出每一行数据 scala dataframe遍历,遍历集合的方法1.用foreach循环遍历一个集合foreach接收一个函数作为参数。定义的函数应该接收一个元素作为输入参数,然后不要返回任何的东西。输入的参数的类型应该匹配集合中的类型。随着foreach的执行,它每
val vecAccum = sc.accumulator(new Vector(...))(VectorAccumulatorParam) Spark SQL Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。它提供了一个称为DataFrame的编程抽象,并且可以充当分布式SQL查询引擎。 Spark SQL的特性 集成:无缝地将SQL查询与Spark程序混合。 Spark SQL允许将结构化数据作为Spark中...
在Spark 中,向量化引擎可以通过使用Vector数据类型和VectorizedUDF函数来实现。Vector是 Spark 中专门用于存储和操作向量的数据类型,它可以容纳多个元素,并提供了一系列操作方法。VectorizedUDF则是一种用于在 Spark SQL 中应用向量化操作的函数,它可以将标量函数转换为向量函数,并自动处理输入数据的向量化操作。
DataFrame 是 Spark 中用于处理结构化数据的一种数据结构。它类似于关系数据库中的表,具有行和列。每一列都有一个名称和一个类型,每一行都是一条记录。 DataFrame 支持多种数据源,包括结构化数据文件、Hive 表、外部数据库和现有的 RDD。它提供了丰富的操作,包括筛选、聚合、分组、排序等。
DataFrameFunctions.VectorUdf 方法 参考 反馈 定义 命名空间: Microsoft.Spark.Sql 程序集: Microsoft.Spark.dll 包: Microsoft.Spark v1.0.0 重载 VectorUdf<T,TResult>(Func<T,TResult>) 从指定的委托创建矢量 UDF。 C# publicstaticFunc<Microsoft.Spark.Sql.Column,Microsoft.Spark.Sql.Column> VectorUdf<T,...