spark ML中的vector型別錯誤
at scala.Predef$.require(Predef.scala:224)
at org.apache.spark.ml.util.SchemaUtils$.checkColumnType(SchemaUtils.scala:42)
at org.apache.spark.ml.clustering.KMeansParams$class.validateAndTransformSchema(KMeans.scala:92)
at org.apache.spark.ml.clustering.KMeans.validateAndTransformSchema(KMeans.scala:253)
at org.apache.spark.ml.clustering.KMeans.transformSchema(KMeans.scala:330)
at org.apache.spark.ml.PipelineStage.transformSchema(Pipeline.scala:74)
at org.apache.spark.ml.clustering.KMeans.fit(KMeans.scala:304)
at Scala.com.zj.hot_weibo.TF_IDF_LDAExample$.main(TF_IDF_LDAExample.scala:95)
at Scala.com.zj.hot_weibo.TF_IDF_LDAExample.main(TF_IDF_LDAExample.scala)
https://stackoverflow.com/questions/38664972/why-is-unable-to-find-encoder-for-type-stored-in-a-dataset-when-creating-a-dat
相關推薦
spark ML中的vector型別錯誤
Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: requirement failed: Column termWeights must be of type [email protect
spark ML 中 VectorIndexer, StringIndexer等用法
VectorIndexer 主要作用：提高決策樹或隨機森林等ML方法的分類效果。 VectorIndexer是對資料集特徵向量中的類別（離散值）特徵（index categorical features categorical features ）進行編號。 它能夠自動
js中常見的錯誤型別
SyntaxError 語法錯誤 ReferenceError 引用錯誤 要用的變數沒有找到 RangeError 範圍錯誤 引數超範圍 TypeError
在外部應用中執行oracle的sql語句時出現“不支援的列資料型別”錯誤
如 SELECT OBJECTID,osmid,username,userid,versional,lat,lon,visible,changeset,timestamps,issimple,fc,dsg,code,gbcode,gbdes,tags,bz,names,n
C++中輸入資料型別判斷,輸入型別錯誤後，提示使用者重新輸入直至其輸入正確
要求輸入number，但是使用者鍵入了字母A，仍然有結果，但是不正確，同時後面的程式碼自行運行了，沒有辦法去輸入string了。所以要改進，可以判斷輸入的是否為正確的資料型別 利用cin.good()和cin.fail()判斷： cin.good()為true時，輸入的資料型別與定
leetcode-645中vector.size()的返回型別以及其應用中死迴圈或者資料型別衝突的問題
leetcode–645 該題是一道分治問題，求陣列中最大數的下標，然後把該陣列分成左右兩個子區間 class Solution { public: int max(int i, int j,vector<int>&nums){ int m
spark執行模式中的一些錯誤
錯誤一 Caused by: ERROR XJ040: Failed to start database 'metastore_db' with class loader org.apache.spark.sql.hive.client.IsolatedC
c++11模板:容器(map,set,list,vector)中元素型別轉換
簡單的資料型別轉換很簡單，比如下面cast模板函式族： // 相同型別直接轉發 template<typename L> L cast(L left, typename std::de
spark執行中的java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space錯誤
問題描述： 我在執行我的spark程式碼過程中，出現瞭如標題所示的問題 以下為我執行的主要程式碼： ss=e_Task_test.engine() diag_hos=l_patient.map(lambda x
淺析List中Integer型別比較的錯誤
相信很多人都會有想用List集合存int資料的時候（或許是用於後續遍歷），初始我的第一反應是下圖，經驗證會報錯，雖要將int存入，但初始化時需要初始為Integer型別。正確的初始化如下實際上是由於我的軟體構造實驗課lab1中一個困擾我近三個小時的程式bug，讓我想到了開這樣
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
分析器錯誤 “/”應用程式中的伺服器錯誤 請在型別名稱中顯式指定程式集。
錯誤提示 “/”應用程式中的伺服器錯誤。 分析器錯誤 說明: 在分析向此請求提供服務所需資源時出錯。請檢查下列特定分析錯誤詳細資訊並適當地修改原始檔。 分析器錯誤訊息: 型別“Humanrace.WebAPIMain.WebApiApplication”不明確: 它可能
Spark DataFrame中的join型別
Spark DataFrame中join與SQL很像，都有inner join, left join, right join, full join; 那麼join方法如何實現不同的join型別呢？ 看其原型 def join(right : DataFra
在Apache Spark上跑Logistic Regression演算法及其中的一些錯誤問題
本文旨在介紹使用機器學習演算法，來介紹Apache Spark資料處理引擎。我們一開始會先簡單介紹一下Spark，然後我們將開始實踐一個機器學習的例子。我們將使用Qualitative Bankruptcy資料集，來自UCI機器學習資料倉庫。雖然Spark支援同時Java，Scala，Python和R，在
spark開發中一些錯誤
akka.actor.ActorNotFound: Actor not found for: ActorSelection[Anchor(akka.tcp://[email protected]:7070/), Path(/user/Master)] at akka.actor.Ac
spark讀取elasticsearch中陣列型別的欄位
之前做的一個專案需要用sparksql讀取elasticsearch的資料，當讀取的型別中包含陣列時報錯. 讀取方式大概是 val options = Map("pushdown" -> "true", "strict" -> "false", "
Spark ML包中的幾種歸一化方法總結
org.apache.spark.ml.feature包中包含了4種不同的歸一化方法： Normalizer StandardScaler MinMaxScaler MaxAbsScaler 有時感覺會容易混淆，藉助官方文件和實際資料的變換，在這裡做一次
spark MLlib DataType ML中的數據類型
all color ring tran 稀疏 tor true sna 1.0 package ML.DataType; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.
處理程序“ExtensionlessUrlHandler-Integrated-4.0”在其模塊列表中有一個錯誤模塊“ManagedPipelineHandler”
images 打開 ext framework ros windows log asp gii IIS上部署MVC網站，打開後ExtensionlessUrlHandler-Integrated-4.0解決方法 IIS上部署MVC網站，打開後500錯誤：處理程序&ldqu
Cocos2d-x中Vector<T>容器以及實例介紹
top 宋體 hello 操作符 模板類 log ins bsp main Vector<T> 是Cocos2d-x 3.x推出的列表容器，因此它所能容納的是Ref及子類所創建的對象指針，其中的T是模板，表示能夠放入到容器中的類型，在Cocos2d-x 3.x