使用 Spark ML 时出现 VectorUDT 问题

Question

我正在编写一个 UDAF，以应用于 Vector (spark.ml.linalg.Vector) 类型的 Spark 数据框列。我依赖 spark.ml.linalg 包，这样我就不必在数据帧和 RDD 之间来回走动。

在 UDAF 中，我必须为输入、缓冲区和输出模式指定数据类型：

def inputSchema = new StructType().add("features", new VectorUDT())
def bufferSchema: StructType =
    StructType(StructField("list_of_similarities", ArrayType(new VectorUDT(), true), true) :: Nil)

override def dataType: DataType = ArrayType(DoubleType,true) 

VectorUDT 是我将与 spark.mllib.linalg.Vector 一起使用的： https://github.com/apache/spark/blob/master/mllib/src/main/scala/org/apache/spark/mllib/linalg/Vectors.scala

但是，当我尝试从 spark.ml 导入它时：import org.apache.spark.ml.linalg.VectorUDT 我收到一个运行时错误（构建期间没有错误）：

class VectorUDT in package linalg cannot be accessed in package org.apache.spark.ml.linalg 

这是预期的/您能建议一种解决方法吗？

我正在使用 Spark 2.0.0

Answer 1

在 Spark 2.0.0 中，正确的做法是使用 org.apache.spark.ml.linalg.SQLDataTypes.VectorType 而不是 VectorUDT。它是在this issue 中介绍的。