如何将 spark 数据帧转换为 RDD 并获取词袋答案

【问题标题】：How do i convert spark dataframe to RDD and get bag of words如何将 spark 数据帧转换为 RDD 并获取词袋
【发布时间】：2016-03-10 17:05:13
【问题描述】：

我有一个名为 article 的数据框

+--------------------+
|     processed_title|
+--------------------+
|[new, relictual, ...|
|[once, upon,a,time..|
+--------------------+

我想把它弄平，把它变成一个词袋。我怎么能用目前的情况来实现这一点。我尝试了下面的代码，这似乎给了我一个类型不匹配的问题。

val bow_corpus = article.select("processed_title").rdd.flatMap(y => y)

我最终想用这个 bow_corpus 来训练一个 word2vec 模型。

谢谢

【问题讨论】：

标签： apache-spark apache-spark-sql apache-spark-ml

【解决方案1】：

假设processed_title在SQL中表示为array<string>：

article.select("processed_title").rdd.flatMap(_.getSeq[String](0))

还有Word2Vec 可以直接在DataFrame 上训练的转换器：

import org.apache.spark.ml.feature.Word2Vec

val word2Vec = new Word2Vec()
  .setInputCol("processed_title")
  .setOutputCol("vectors")
  .setMinCount(0)
  .fit(article)

word2Vec.findSynonyms("foo", 1)

另见Spark extracting values from a Row

【讨论】：