如何使用Scala聚合Spark数据帧以获得稀疏向量？

Scala是一种运行在Java虚拟机上的编程语言，它结合了面向对象编程和函数式编程的特性。Spark是一个开源的大数据处理框架，它提供了分布式计算和数据处理的能力。在Spark中，数据以数据帧（DataFrame）的形式进行处理。

要使用Scala聚合Spark数据帧以获得稀疏向量，可以按照以下步骤进行操作：

导入必要的Spark库和类：

import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler
import org.apache.spark.ml.linalg.Vectors

创建一个Spark会话：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Sparse Vector Aggregation")
  .getOrCreate()

创建一个包含原始数据的数据帧：

val data = Seq(
  (1, Vectors.sparse(3, Seq((0, 1.0), (2, 2.0)))),
  (2, Vectors.sparse(3, Seq((1, 3.0), (2, 4.0)))),
  (3, Vectors.sparse(3, Seq((0, 5.0), (1, 6.0))))
)

val df = spark.createDataFrame(data).toDF("id", "features")

使用VectorAssembler将稀疏向量聚合为一个特征向量列：

val assembler = new VectorAssembler()
  .setInputCols(Array("features"))
  .setOutputCol("aggregatedFeatures")

val aggregatedDf = assembler.transform(df)