val SparseVector1 = Vectors.sparse(3, Array(0, 2), Array(1.0, 3.0))
时间: 2024-04-02 16:35:05 浏览: 16
这段代码使用了 Spark MLlib 中的 Vectors 工具,用于创建一个稀疏向量 SparseVector1。其中,3 表示向量的长度为 3,Array(0, 2) 表示向量中非零元素的下标为 0 和 2,Array(1.0, 3.0) 表示向量中对应的非零元素的值为 1.0 和 3.0。因此,SparseVector1 的值为 (1.0, 0.0, 3.0)。
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val SparseVector2 = Vectors.sparse(3, Seq((0, 1.0), (2, 3.0)))
这段代码与上一个代码类似,也是用于创建一个长度为 3 的稀疏向量 SparseVector2。不同之处在于,这里使用了 Seq 类型的数据作为参数,Seq((0, 1.0), (2, 3.0)) 表示向量中非零元素的下标和对应的值的序列,其中 (0, 1.0) 表示向量中下标为 0 的元素的值为 1.0,(2, 3.0) 表示向量中下标为 2 的元素的值为 3.0。因此,SparseVector2 的值为 (1.0, 0.0, 3.0)。
val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8)) rdd.collect: val rddFilter1 = rdd.filter(_ > 3) rddFilter1.collect: val rddFilter2 = rdd.filter(_ < 7) rddFilter2.collect: val rddMerged = rddFilter1.union(rddFilter2) rddMerged.collect: val rddResult = rddMerged.distinct() rddResult.collect:
这是一段使用 Apache Spark 的 Scala 代码,它创建了一个包含整数数组的 RDD,并对其进行了一系列转换操作。具体来说,这些转换操作分别是:
1. 使用 `sc.parallelize` 方法将整数数组转换为 RDD。
2. 使用 `filter` 方法过滤出 RDD 中大于 3 的元素,创建一个新的 RDD `rddFilter1`。
3. 使用 `filter` 方法过滤出 RDD 中小于 7 的元素,创建一个新的 RDD `rddFilter2`。
4. 使用 `union` 方法将 `rddFilter1` 和 `rddFilter2` 合并为一个新的 RDD `rddMerged`。
5. 使用 `distinct` 方法去重 `rddMerged` 中的元素,创建最终的 RDD `rddResult`。
最后,代码分别调用了 `collect` 方法来将 RDD 转换为数组并打印出来,可以看到最终 `rddResult` 中只包含了 4、5、6 三个元素。