LabeledPoint (लेबल, फीचर वेक्टर) के मामले वर्ग का RDD मैप करने के लिए कैसे

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कैसे LabeledPoint के मामले वर्ग का RDD (लेबल, फीचर वेक्टर) मैप करने के लिए।

(: डबल, वाई: डबल एक्स) इस मामले में वर्ग परीक्षा की RDD है:

डी एस (1.0,6.0)

डी एस (2.0,8.0)

डी एस (3.0,10.0)

डी एस (3.0,10.0)

डी एस (4.0,12.0)

डी एस (5.0,14.0)

ऐसा करने की कोशिश की -

     val parsedData = aRDD.map(row =>
     new LabeledPoint(
     row._1,
     Vectors.dense(row._2))

हो रही त्रुटि row._1 और row._2 पर _1 मूल्य main.scala.spark.Q1Partb.Q1.Exam का सदस्य नहीं है

और इस -

          val parsedData = aRDD.map{line => 
          val Array(rawLabel, rawfeatures) = line.split(',')
          val features = rawfeatures) .split(' ').map(_.toDouble)
          LabeledPoint(rawLabel.toDouble, Vectors.dense(features))}

हो रही त्रुटि पुनरावर्ती मूल्य x $ 4 जरूरतों प्रकार rawLabel के लिए और line.split के लिए मूल्य विभाजन नहीं main.scala.spark.Q1Partb.Q1.ds का एक सदस्य है ( ',')

03/05/2017 को 22:53
उपयोगकर्ता
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2 जवाब

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आप एक RDD [परीक्षा] है, तो आप लिखने के लिए सक्षम होना चाहिए

val parsedData = aRDD.map(exam => LabeledPoint(exam.x, Vectors.dense(exam.y))
04/05/2017 को 04:59
का स्रोत उपयोगकर्ता

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मैं इस मुद्दे क्योंकि मेरे चर नाम एक समारोह द्वारा लिया गया था था।

इसलिए private val Seq(transaction, transaction2) = insertTx(...

बन गया

private val Seq(transaction1, transaction2) = insertTx(...

लेन-देन अपराधी होने के साथ।

09/08/2017 को 20:15
का स्रोत उपयोगकर्ता

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