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分享spark sql 读取hive数据表后，如何对数据中每列进行归一化，求指教
spark sql 读取hive数据表后，如何对数据中每列进行归一化，求指教
数据量较大，样本数为16万左右，特征有300多个。
数据量较大，样本数为16万左右，特征有300多个。
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jyli2_11 2017-03-30
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我也遇到了同样的问题，请问每一列转为vector的udf内部是怎么写的呢？
菜鸟磊子 2016-10-16
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谢谢回复，我最近在学习spark 的数据预处理，特征数据时从hive中读取到的，数据原格式为：
DataFrame[ tag: int, i1: bigint, i2: bigint, i3: bigint, i4: bigint, i5: bigint ]
然后我想对特征的一些列进行归一化。
但是我看到spark提供的归一化方法中Normalizer 或者StandardScaler 归一化方法只针对vector类型。而且我发现spark的归一化是行归一化，我想进行列归一化。
有点搞不明白，求指教。[/quote]
自己找到了解决方法了，使用的是MinMaxScaler，它可以针对列进行列的归一化，首先利用udf将列的每个的特征变成vector类型，然后针对每列进行MinMaxScaler操作，最后再利用VectorAssembler 将所有将分散的vector分散的特征向量聚合成一个vector，将其聚合为"features" ，然后扔进LR中进行训练。多谢你的指导。
自己自学spark,遇到了不少小问题，多谢您的指导。
qq_26802917 2016-10-16
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那你需要的是一个行转列的操作 PIVOT
菜鸟磊子 2016-10-14
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谢谢回复，我最近在学习spark 的数据预处理，特征数据时从hive中读取到的，数据原格式为：
DataFrame[ tag: int, i1: bigint, i2: bigint, i3: bigint, i4: bigint, i5: bigint ]
然后我想对特征的一些列进行归一化。
但是我看到spark提供的归一化方法中Normalizer 或者StandardScaler 归一化方法只针对vector类型。而且我发现spark的归一化是行归一化，我想进行列归一化。
有点搞不明白，求指教。
菜鸟磊子 2016-10-14
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谢谢回复，我最近在学习spark 的数据预处理，特征数据时从hive中读取到的，数据原格式为：
DataFrame[ tag: int, i1: bigint, i2: bigint, i3: bigint, i4: bigint, i5: bigint ]
然后我想对特征的一些列进行归一化。
但是我看到spark提供的归一化方法中Normalizer 或者StandardScaler 归一化方法只针对vector类型。而且我发现spark的归一化是行归一化，我想进行列归一化。
有点搞不明白，求指教。
菜鸟磊子 2016-10-14
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谢谢回复，我最近在学习spark 的数据预处理，特征数据时从hive中读取到的，数据原格式为：
DataFrame[ tag: int, i1: bigint, i2: bigint, i3: bigint, i4: bigint, i5: bigint ]
然后我想对特征的一些列进行归一化。
但是我看到spark提供的归一化方法中Normalizer 或者StandardScaler 归一化方法只针对vector类型。而且我发现spark的归一化是行归一化，我想进行列归一化。
有点搞不明白，求指教。
qq_26802917 2016-10-13
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归一化的方法有很多种吧？
楼主确定300多个特征都要做？？
StandardScaler，MinMaxScaler 楼主看一下 是否对你有帮助吧
