Spark機器學習自定義sql函式處理Vector型別

阿新 • • 發佈：2019-01-21

對於sparksql處理不了的型別，可以使用spark.udf.register自定義函式方法處理。

spark.udf.register("getPCA0", (s: Vector) => s(0))
spark.udf.register("getPCA1", (s: Vector) => s(1))
val sql = spark.sql("select getPCA0(pcaFeatures) as pca0,getPCA1(pcaFeatures) as pca1,prediction from predictions")
sql.show(10, false)

val model = PipelineModel.load(modelPath)
model.transform(df).createOrReplaceTempView("predictions")


spark.udf.register("getDga", (s: Vector) => s(1))
val sql = spark.sql("select domain_key as row_key,domain, getDga(probability) as probability from predictions where prediction == 1.0").cache()

Spark機器學習自定義sql函式處理Vector型別

對於sparksql處理不了的型別，可以使用spark.udf.register自定義函式方法處理。 spark.udf.register("getPCA0", (s: Vector) => s(0)) spark.udf.register("getPCA1", (s

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