如何聚合Spark数据框以使用Scala获取稀疏向量？

Question

我在Spark中有一个类似下面的数据框，我想用id列对它进行分组，然后对于分组数据中的每一行，我需要创建一个稀疏向量，其中包含索引指定的index处的weight列中的元素柱。 稀疏矢量的长度是已知的，例如1000。

数据帧df ：

+-----+------+-----+
|   id|weight|index|
+-----+------+-----+
|11830|     1|    8|
|11113|     1|    3|
| 1081|     1|    3|
| 2654|     1|    3|
|10633|     1|    3|
|11830|     1|   28|
|11351|     1|   12|
| 2737|     1|   26|
|11113|     3|    2|
| 6590|     1|    2|
+-----+------+-----+

我读过这个类似于我想做的事情，但是对于一个rdd。 有没有人知道使用Scala在Spark中为数据框执行此操作的好方法？

到目前为止，我的尝试是首先收集权重和索引，如下所示：

val dfWithLists = df
    .groupBy("id")
    .agg(collect_list("weight") as "weights", collect_list("index") as "indices"))

看起来像：

+-----+---------+----------+
|   id|  weights|   indices|
+-----+---------+----------+
|11830|   [1, 1]|   [8, 28]|
|11113|   [1, 3]|    [3, 2]|
| 1081|      [1]|       [3]|
| 2654|      [1]|       [3]|
|10633|      [1]|       [3]|
|11351|      [1]|      [12]|
| 2737|      [1]|      [26]|
| 6590|      [1]|       [2]|
+-----+---------+----------+

然后我定义一个udf并做这样的事情：

import org.apache.spark.mllib.linalg.{Vector, Vectors}
import org.apache.spark.sql.functions.udf

def toSparseVector: ((Array[Int], Array[BigInt]) => Vector) = {(a1, a2) => Vectors.sparse(1000, a1, a2.map(x => x.toDouble))}
val udfToSparseVector = udf(toSparseVector)

val dfWithSparseVector = dfWithLists.withColumn("SparseVector", udfToSparseVector($"indices", $"weights"))

但这似乎不起作用，感觉应该有一个更简单的方法来做到这一点，而不需要首先收集权重和索引列表。

我对Spark，Dataframes和Scala很新，所以任何帮助都非常受欢迎。

Answer 1

您必须收集它们，因为向量必须是本地的，单机： https ： //spark.apache.org/docs/latest/mllib-data-types.html#local-vector

对于创建稀疏向量，您有2个选项，使用无序（索引，值）对或指定索引和值数组： https ： //spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org。 apache.spark.mllib.linalg.Vectors $

如果您可以将数据转换为其他格式（透视），您还可以使用VectorAssembler： https ：//spark.apache.org/docs/latest/ml-features.html#vectorassembler

通过一些小的调整，您可以使您的方法工作：

:paste
// Entering paste mode (ctrl-D to finish)

import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint

val df = Seq((11830,1,8), (11113, 1, 3), (1081, 1,3), (2654, 1, 3), (10633, 1, 3), (11830, 1, 28), (11351, 1, 12), (2737, 1, 26), (11113, 3, 2), (6590, 1, 2)).toDF("id", "weight", "index")

val dfWithFeat = df
  .rdd
  .map(r => (r.getInt(0), (r.getInt(2), r.getInt(1).toDouble)))
  .groupByKey()
  .map(r => LabeledPoint(r._1, Vectors.sparse(1000, r._2.toSeq)))
  .toDS

dfWithFeat.printSchema
dfWithFeat.show(10, false)


// Exiting paste mode, now interpreting.

root
|-- label: double (nullable = true)
|-- features: vector (nullable = true)

+-------+-----------------------+
|label  |features               |
+-------+-----------------------+
|11113.0|(1000,[2,3],[3.0,1.0]) |
|2737.0 |(1000,[26],[1.0])      |
|10633.0|(1000,[3],[1.0])       |
|1081.0 |(1000,[3],[1.0])       |
|6590.0 |(1000,[2],[1.0])       |
|11830.0|(1000,[8,28],[1.0,1.0])|
|2654.0 |(1000,[3],[1.0])       |
|11351.0|(1000,[12],[1.0])      |
+-------+-----------------------+

dfWithFeat: org.apache.spark.sql.Dataset[org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint] = [label: double, features: vector]