將RDD [org.apache.spark.sql.Row]轉換為RDD [org.apache.spark.mllib.linalg.Vector]

Question

我對Spark和Scala相對較新。

我從以下數據幀開始（單個列由密集的雙打矢量組成）：

scala> val scaledDataOnly_pruned = scaledDataOnly.select("features")
scaledDataOnly_pruned: org.apache.spark.sql.DataFrame = [features: vector]

scala> scaledDataOnly_pruned.show(5)
+--------------------+
|            features|
+--------------------+
|[-0.0948337274182...|
|[-0.0948337274182...|
|[-0.0948337274182...|
|[-0.0948337274182...|
|[-0.0948337274182...|
+--------------------+

直接轉換為RDD會生成org.apache.spark.rdd.RDD [org.apache.spark.sql.Row]的實例：

scala> val scaledDataOnly_rdd = scaledDataOnly_pruned.rdd
scaledDataOnly_rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.sql.Row] = MapPartitionsRDD[32] at rdd at <console>:66

有誰知道如何將此DF轉換為org.apache.spark.rdd.RDD [org.apache.spark.mllib.linalg.Vector]的實例？ 到目前為止，我的各種嘗試都沒有成功。

提前感謝您的任何指示！

Answer 1

剛發現：

val scaledDataOnly_rdd = scaledDataOnly_pruned.map{x:Row => x.getAs[Vector](0)}

Answer 2

編輯：使用更復雜的方式來解釋Row中的字段。

這對我有用

val featureVectors = features.map(row => {
  Vectors.dense(row.toSeq.toArray.map({
    case s: String => s.toDouble
    case l: Long => l.toDouble
    case _ => 0.0
  }))
})

features是spark SQL的DataFrame。

Answer 3

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

scaledDataOnly
   .rdd
   .map{
      row => Vectors.dense(row.getAs[Seq[Double]]("features").toArray)
     }