var datapath = "hdfs://master:9000/dbcovid/data/covid_cleaned.csv" val spark = SparkSession.builder() .appName("to_dataframe") .master("local") .getOrCreate()

根据您提供的代码片段，我可以看到您正在使用Spark读取一个CSV文件并将其加载到DataFrame中。但是，您并没有提供任何关于HBase连接的代码，因此我无法判断您是否成功连接了HBase。

如果您想要将DataFrame中的数据写入HBase，您需要使用HBase Connector for Spark并编写相应的代码将DataFrame中的数据写入HBase表。请参考我之前提供的代码示例，以了解如何使用HBase Connector for Spark将数据写入HBase。如果您已经编写了将数据写入HBase的代码，则可以在代码中检查是否存在任何错误或异常来确定是否成功连接了HBase。

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import org.apache.spark object to_dataframe { var datapath = "hdfs://master:9000/dbcovid/data/covid_cleaned.csv" var df = spark.read.option("header","true").option("inferSchema","true").csv(datapath) }read爆红

根据你提供的代码，可以看出你缺少了SparkSession的创建，需要在代码中添加以下语句：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object to_dataframe {
  var datapath = "hdfs://master:9000/dbcovid/data/covid_cleaned.csv"
  val spark = SparkSession.builder()
    .appName("to_dataframe")
    .master("local")
    .getOrCreate()
  var df = spark.read.option("header","true").option("inferSchema","true").csv(datapath)
}

这样，你就可以使用SparkSession来创建DataFrame了。其中，appName指定了应用程序名称，master指定了运行模式，这里指定为local，表示在本地模式下运行。当然，你也可以根据实际情况来指定。

from pyspark.ml.feature import PCA, VectorAssembler from pyspark.ml.classification import LinearSVC from pyspark.ml.tuning import CrossValidator, ParamGridBuilder from pyspark.ml.evaluation import BinaryClassificationEvaluator from pyspark.sql import Row , SparkSession from pyspark import SparkConf # 1.创建spark对象 spark = SparkSession.builder.config(conf = SparkConf()).getOrCreate() # fnlwgt : final-weight 样本权重 # 2.读取数据集 dataPath = "file:///home/adult.data" data = spark.read.format("csv").option("header", "true").load(dataPath) # continuous_vars = ["age","fnlwgt","education-num","capital-gain","capital-loss","hours-per-week"] # 3.数据集预处理(将六个连续型变量提取出来并转化为特征向量) assembler = VectorAssembler(inputCols=["age", "fnlwgt", "education-num", "capital-gain", "capital-loss", "hours-per-week"], outputCol="features") data = assembler.transform(data) # 4.主成分分析 pca = PCA(k=3, inputCol="features", outputCol="pca_features") model = pca.fit(data) data = model.transform(data) # 5.划分训练集和测试集 train_data, test_data = data.randomSplit([0.8, 0.2], seed=123) # 6.构建 svm 模型 svm = LinearSVC(labelCol="label", featuresCol="pca_features") # 7.参数调优 evaluator = BinaryClassificationEvaluator(rawPredictionCol="rawPrediction", labelCol="label", metricName="areaUnderROC") paramGrid = ParamGridBuilder().addGrid(svm.regParam, [0.1, 0.01]).addGrid(svm.maxIter, [10, 100]).addGrid(pca.k, [2, 3]).build() cv = CrossValidator(estimator=svm, evaluator=evaluator, estimatorParamMaps=paramGrid, numFolds=3) cv_model = cv.fit(train_data)

这段代码是使用PySpark构建了一个支持向量机分类模型，并进行了参数调优。具体步骤如下：

1. 创建SparkSession对象；
2. 读取数据集；
3. 将六个连续型变量提取出来并转化为特征向量；
4. 进行主成分分析，将特征向量转化为PCA_features；
5. 将数据集划分为训练集和测试集；
6. 构建支持向量机分类模型；
7. 进行参数调优，通过交叉验证来选择最佳的模型参数组合。

其中，主成分分析是为了降低数据集的维度，从而减少计算量，提高模型训练和预测的效率。支持向量机是一种常用的分类算法，它通过寻找最优的分类超平面来对数据进行分类。参数调优是为了选择最佳的模型参数组合，从而提高模型的性能。这段代码中使用了交叉验证来选择最佳参数组合，交叉验证是一种常用的模型选择方法，它将数据集分为多个子集，每次使用其中一部分作为验证集，其余部分作为训练集，从而得到多组模型精度评估结果，最终选择平均精度最高的模型参数组合。