在 Spark DataFrame [Java] 中合并多个列

Question

如何将数据帧中的多列（例如 3 列）组合到一列（在新的数据帧中），其中每一行都成为 Spark DenseVector？与此线程类似，但在 Java 中，并进行了一些如下所述的调整。

我尝试使用这样的 UDF：

private UDF3<Double, Double, Double, Row> toColumn = new UDF3<Double, Double, Double, Row>() {
    private static final long serialVersionUID = 1L;
    public Row call(Double first, Double second, Double third) throws Exception {           
        Row row = RowFactory.create(Vectors.dense(first, second, third));
        return row; 
    }
};

然后注册 UDF：

sqlContext.udf().register("toColumn", toColumn, dataType);

dataType在哪里：

StructType dataType = DataTypes.createStructType(new StructField[]{
    new StructField("bla", new VectorUDT(), false, Metadata.empty()),
    });

当我在具有 3 列的数据帧上调用此 UDF 并打印出新数据帧的架构时，我得到：

root |-- features: struct (nullable = true) | |-- bla: vector (nullable = false)

这里的问题是我需要向量在外部，而不是在结构内。像这样：

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

我不知道如何获得它，因为 register 函数要求 UDF 的返回类型DataType（反过来，它不提供 VectorType）

Answer 1

您实际上使用此数据类型手动将向量类型嵌套到结构中：

new StructField("bla", new VectorUDT(), false, Metadata.empty()),

如果你删除外部结构字段，你会得到你想要的。当然，在这种情况下，您需要稍微修改一下函数定义的签名。也就是说，您需要以 Vector 类型返回。

请在下面以简单的 JUnit 测试的形式查看我的意思的具体示例。

package sample.spark.test;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vector;
import org.apache.spark.mllib.linalg.VectorUDT;
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors;
import org.apache.spark.sql.DataFrame;
import org.apache.spark.sql.RowFactory;
import org.apache.spark.sql.SQLContext;
import org.apache.spark.sql.api.java.UDF3;
import org.apache.spark.sql.types.DataTypes;
import org.apache.spark.sql.types.Metadata;
import org.apache.spark.sql.types.StructField;
import org.junit.Test;
import java.io.Serializable;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
import static org.junit.Assert.assertEquals;
import static org.junit.Assert.assertTrue;
public class ToVectorTest implements Serializable {
  private static final long serialVersionUID = 2L;
  private UDF3<Double, Double, Double, Vector> toColumn = new UDF3<Double, Double, Double, Vector>() {
    private static final long serialVersionUID = 1L;
    public Vector call(Double first, Double second, Double third) throws Exception {
      return Vectors.dense(first, second, third);
    }
  };
  @Test
  public void testUDF() {
    // context
    final JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext("local", "ToVectorTest");
    final SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);
    // test input
    final DataFrame input = sqlContext.createDataFrame(
        sc.parallelize(
            Arrays.asList(
                RowFactory.create(1.0, 2.0, 3.0),
                RowFactory.create(4.0, 5.0, 6.0),
                RowFactory.create(7.0, 8.0, 9.0),
                RowFactory.create(10.0, 11.0, 12.0)
            )),
        DataTypes.createStructType(
            Arrays.asList(
                new StructField("feature1", DataTypes.DoubleType, false, Metadata.empty()),
                new StructField("feature2", DataTypes.DoubleType, false, Metadata.empty()),
                new StructField("feature3", DataTypes.DoubleType, false, Metadata.empty())
            )
        )
    );
    input.registerTempTable("input");
    // expected output
    final Set<Vector> expectedOutput = new HashSet<>(Arrays.asList(
        Vectors.dense(1.0, 2.0, 3.0),
        Vectors.dense(4.0, 5.0, 6.0),
        Vectors.dense(7.0, 8.0, 9.0),
        Vectors.dense(10.0, 11.0, 12.0)
    ));
    // processing
    sqlContext.udf().register("toColumn", toColumn, new VectorUDT());
    final DataFrame outputDF = sqlContext.sql("SELECT toColumn(feature1, feature2, feature3) AS x FROM input");
    final Set<Vector> output = new HashSet<>(outputDF.toJavaRDD().map(r -> r.<Vector>getAs("x")).collect());
    // evaluation
    assertEquals(expectedOutput.size(), output.size());
    for (Vector x : output) {
      assertTrue(expectedOutput.contains(x));
    }
    // show the schema and the content
    System.out.println(outputDF.schema());
    outputDF.show();
    sc.stop();
  }
}