结合 VectorAssembler 和 HashingTF 转换器的 Spark 管道

Question

让我们定义一个 Spark 管道，它将几个列组合在一起，然后应用特征哈希：

val df = sqlContext.createDataFrame(Seq((0.0, 1.0, 2.0), (3.0, 4.0, 5.0))).toDF("colx", "coly", "colz")
val va = new VectorAssembler().setInputCols(Array("colx", "coly", "colz")).setOutputCol("ft")
val hashIt = new HashingTF().setInputCol("ft").setOutputCol("ft2")
val pipeline = new Pipeline().setStages(Array(va, hashIt))

用

pipeline.fit(df)投掷装置安装管道：

java.lang.IllegalArgumentException： 要求失败： 输入 列必须是数组类型，但得到 org.apache.spark.mllib.linalg.VectorUDT@f71b0bce

有没有一个变压器可以让VectorAssembler和HashingTF一起工作？

Answer 1

就个人而言，我什至不会为此目的使用管道 API，一个array函数应该就足够了

val df = sqlContext.createDataFrame(Seq((0.0, 1.0, 2.0), (3.0, 4.0, 5.0)))
               .toDF("colx", "coly", "colz")
               .withColumn("ft", array('colx, 'coly, 'colz))
val hashIt = new HashingTF().setInputCol("ft").setOutputCol("ft2")
val res = hashIt.transform(df)
res.show(false)
# +----+----+----+---------------+------------------------------+
# |colx|coly|colz|ft             |ft2                           |
# +----+----+----+---------------+------------------------------+
# |0.0 |1.0 |2.0 |[0.0, 1.0, 2.0]|(262144,[0,1,2],[1.0,1.0,1.0])|
# |3.0 |4.0 |5.0 |[3.0, 4.0, 5.0]|(262144,[3,4,5],[1.0,1.0,1.0])|
# +----+----+----+---------------+------------------------------+

作为问题的后续，为了概括数组函数在列数> 3 的情况下的应用，以下步骤将所有列连接成一列，其中包含所有所需列的数组：

val df2 = sqlContext.createDataFrame(Seq((0.0, 1.0, 2.0), (3.0, 4.0, 5.0)))
                .toDF("colx", "coly", "colz")
val cols = (for (i <- df2.columns) yield df2(i)).toList
df2.withColumn("ft",array(cols :_*)).show
# +----+----+----+---------------+
# |colx|coly|colz|             ft|
# +----+----+----+---------------+
# | 0.0| 1.0| 2.0|[0.0, 1.0, 2.0]|
# | 3.0| 4.0| 5.0|[3.0, 4.0, 5.0]|
# +----+----+----+---------------+