我在Spark中有一个RDD,其中的对象基于case类:
ExampleCaseClass(user: User, stuff: Stuff)
我想使用Spark的ML管道,所以我将其转换为Spark数据帧。作为管道的一部分,我希望将其中一列转换为其条目为向量的列。由于我希望该向量的长度随模型的不同而变化,因此应该将其作为特征转换的一部分构建到管道中。
所以我尝试定义一个Transformer,如下所示:
class MyTransformer extends Transformer {
val uid = ""
val num: IntParam = new Int
我在尝试构建ML Pipeline时遇到以下错误
pyspark.sql.utils.IllegalArgumentException: 'requirement failed: Column features must be of type org.apache.spark.ml.linalg.VectorUDT@3bfc3ba7 but was actually ArrayType(DoubleType,true).'
我的features列包含一个浮点值数组。听起来我需要将它们转换成某种类型的向量(它不是稀疏的,所以是DenseVector?)。有没有办法直接在DataF
我正在尝试理解DataFrame列类型。当然,DataFrame不是一个物化的对象,它只是一组Spark的指令,将来要转换成代码。但我认为,这个类型列表代表了在执行操作时JVM中可能出现的对象类型。
import pyspark
import pyspark.sql.types as T
import pyspark.sql.functions as F
data = [0, 3, 0, 4]
d = {}
d['DenseVector'] = pyspark.ml.linalg.DenseVector(data)
d['old_DenseVector'] =
我需要一个UDF2,它接受两个参数作为输入,对应于两个类型为String和mllib.linalg.Vector的Dataframe列,并返回一个Tuple2。这可行吗?如果是,我如何注册这个udf()?
hiveContext.udf().register("getItemData", get_item_data, WHAT GOES HERE FOR RETURN TYPE?);
udf的定义如下:
UDF2<String, org.apache.spark.mllib.linalg.Vector, Tuple2<String, org.apache.spark
我希望在pySpark中将列表更改为向量,然后使用此列进行机器学习模型的培训。但是我的星火版本是1.6.0,它没有VectorUDT()。那么,在我的udf函数中应该返回哪种类型呢?
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.mllib.linalg import DenseVector
from pyspark.mllib.linalg import Vectors
from py
我有一个PySpark表,其中的许多列都是VectorUDT类型的。这些列是使用PySpark中的OneHotEstimator函数创建的。 我可以将这个表写到拼图文件中,但是当我尝试使用PyArrow将这个表读回到Pandas时,我得到了这个异常: ArrowNotImplementedError: Currently only nesting with Lists is supported. 有什么办法可以绕过这个问题吗?我不希望将每个VectorUDT列拆分成各自的列。
我有一个包含id和features列的拼花文件,我想应用pca算法。
val dataset = spark.read.parquet("/usr/local/spark/dataset/data/user")
val features = new VectorAssembler()
.setInputCols(Array("id", "features" ))
.setOutputCol("features")
val pca = new PCA()
.setInputCol("feature
我在Java8中使用Spark。我有一个数据帧,其中一列包含一个mllib.linalg.Vector。我希望将数据帧中的另一列(例如ID列) groupBy,并将特征向量"collect_list“到列表中。我得到了下面的错误。我不明白为什么。这是一个泛型操作,为什么它关心列中数据的类型?它适用于标量数字或字符串等,但似乎不适用于mllib Vector。有没有解决这个问题的办法?,也许是collect_list()之外的另一个函数?
No handler for Hive udf class org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.Generic
我正在学习星火,以便使用它的ML模块来构建分类器。
我已经成功地使用了Pandas来完成这项任务,但是数据量已经增加了,现在它们不适合RAM了。我也有使用Dask的积极经验,但是它的机器学习库还没有准备好生产。
我的数据存储在MongoDB中,包含用cPickle序列化的小图像。
下面是创建它们的代码片段:
import os
import numpy as np
import pymongo
from bson.binary import Binary
records = []
for file_path in file_paths:
for r in file(fn):
我有以下使用pyspark.ml包进行线性回归的代码。但是,当模型适合时,我得到了最后一行的错误消息:
org.apache.spark.mllib.linalg.VectorUDT@f71b0bce.:U‘IllegalArgumentException:列特性必须是org.apache.spark.ml.linalg.VectorUDT@3bfc3ba7类型,但实际上是org.apache.spark.ml.linalg.VectorUDT@3bfc3ba7
有没有人知道遗漏了什么?pyspark.ml中有LabeledPoint在pyspark.mllib中的替代品吗?
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