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DF如何转成RDD(labeledpoint)的格式？ [问题点数：40分，结帖人zhx2595922]

⋅两张表拼成一张表的问题！大神请进！！！ ⋅求助！25日这一天的身份证为key，追溯到前一周该身份证关联的合作方去重个数。 ⋅DF如何转成RDD(labeledpoint)的格式？ 更多帖子 关注私聊空间博客 zhx2595922 本版专家分：0 结帖率 57.14%: 我现在数据格式是：特征1，特征2。。。id，标签。貌似用mllib的包必须是labelepoint的格式啊求解。

0 2017-04-05 16:42:50

回复数 1 只看楼主引用举报楼主

⋅google收购moto android一桶姜山？ ⋅CSDN处理必油机的方法简单而粗暴啊 ⋅老马改结贴另外开新帖了吧 更多帖子 关注私聊空间博客 LinkSe7en 本版专家分：2593



        df.javaRDD().map(new Function<Row, LabeledPoint>() {

            @Override

            public LabeledPoint call(Row row) throws Exception {

                List<Tuple2<Integer, Double>> features = new ArrayList<>(); // 维度->值

                

                features.add( /* dimension */ ,row.getAs("featureValue")); // 从df获取特征的维度与值

                ...



                return new LabeledPoint(row.getAs("label_column"), Vectors.sparse( /* numberOfDimension */ ,features)); // numberOfDimension 是总共有多少个维度

            }

        })

2 2017-04-05 17:07:45

只看TA 引用举报 #1 得分 40

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Spark 创建RDD、DataFrame各种情况的默认分区数: 我的原创地址：https://dongkelun.com/2018/08/13/sparkDefaultPartitionNums/ 前言熟悉Spark的分区对于Spark性能调优很重要，本文总结Spark通过各种函数创建RDD、DataFrame时默认的分区数，其中主要和sc.defaultParallelism、sc.defaultMinPartitions以及HDFS文件的Block数...

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RDD和Dataframe: RDD是一个分布式的无序的列表。 RDD中可以存储任何的单机类型的数据，但是，直接使用RDD在字段需求明显时，存在算子难以复用的缺点。举例如下：例如，现在RDD 存的数据是一个Person类型的数据，现在要求所有每个年龄段（10年一个年龄段）的人中最高的身高和最大的体重。使用RDD 接口，因为RDD不了解其中存储的数据的具体的结构，数据的结构对它来说就是黑

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spark基础之RDD和DataFrame的转换方式: 一通过定义Case Class,使用反射推断Schema 定义Case Class，在RDD的转换过程中使用Case Class可以隐式转换成SchemaRDD,然后再注册成表，然后就可以利用sqlContext或者SparkSession操作了。我们给出一个电影测试数据film.txt，定一个Case Class(Film)，然后将数据文件读入后隐式转换成SchemeRDD：film,并

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spark DataFrame用法: 最近用spark处理过一阵子日志，都是一些零零散散的临时需求，作为一个程序员，饱受查询之苦。在这个使用过程中，也渐渐对spark dataframe的使用摸索出了一些门道。读写与RDD的转换一些常见的SQL查询用法 select df.select($"date".substr(0,10) as "date", $"page") 用$"

rdd转换为DataFrame: http://stackoverflow.com/questions/29383578/how-to-convert-rdd-object-to-dataframe-in-sparkval txt1 = spark.read.textFile("hdfs://d2:8020/test/1.txt") val df1 = spark.createDataFrame(txt1.rdd)

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