@Builder是干嘛的

@Builder是Lombok库中的一个注解，用于简化Java类的构建过程。通过在类上添加@Builder注解，可以为该类自动生成一个Builder模式的构建器，从而方便地创建对象实例。使用@Builder注解后，在编译时会生成一个内部静态类Builder，该Builder类包含与原始类相同的字段，并且提供了链式调用的方法来设置字段的值。最后，通过调用build()方法，可以创建该类的实例。

相关问题

实体类@Builder干嘛的

实体类加上@Builder注解后，可以省去编写繁琐的构造方法和使用new关键字创建实例的过程。@Builder注解会自动生成一个builder()方法，通过该方法可以链式调用设置实体类属性的方法，并最终创建一个完整的实例对象。同时，该注解还会生成一个静态内部类，该内部类可以用于创建实例对象时的链式调用。

assembler = VectorAssembler(inputCols=["feature1", "feature2"], outputCol="features") 这句话是在干嘛，举个例子说明一下

### 回答1：
这句话是在使用Spark ML库中的VectorAssembler类将多个特征列合并为一个特征向量列。

举个例子，假设我们有一个包含以下列的DataFrame：

| feature1 | feature2 | label |
|----------|----------|-------|
| 1.0 | 2.0 | 0 |
| 3.0 | 4.0 | 1 |
| 5.0 | 6.0 | 0 |

我们可以使用VectorAssembler将feature1和feature2列合并为一个features列，代码如下：

from pyspark.ml.feature import VectorAssembler

assembler = VectorAssembler(inputCols=["feature1", "feature2"], outputCol="features")
output_df = assembler.transform(input_df)

这将返回一个包含以下列的新DataFrame：

| feature1 | feature2 | label | features |
|----------|----------|-------|--------------|
| 1.0 | 2.0 | 0 | [1.0, 2.0] |
| 3.0 | 4.0 | 1 | [3.0, 4.0] |
| 5.0 | 6.0 | 0 | [5.0, 6.0] |

其中features列包含了合并后的特征向量。这个新的DataFrame可以用来训练机器学习模型。

### 回答2：
这句话是在创建一个assembler对象，用于将输入列中的特征数据合并成一个名为"features"的输出列。

举个例子，假设我们有一个DataFrame，包含以下几列：
- feature1: [1.0, 2.0, 3.0, 4.0]
- feature2: [5.0, 6.0, 7.0, 8.0]

我们想要将feature1和feature2这两列合并成一个列，可以使用上述的assembler对象。

首先，我们创建一个SparkSession对象和一个SparkContext对象：

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
sc = spark.sparkContext

然后，我们创建一个DataFrame对象：

from pyspark.sql import Row
data = [(1.0, 5.0), (2.0, 6.0), (3.0, 7.0), (4.0, 8.0)]
df = spark.createDataFrame(data, ["feature1", "feature2"])
df.show()

输出：

+--------+--------+
|feature1|feature2|
+--------+--------+
|     1.0|     5.0|
|     2.0|     6.0|
|     3.0|     7.0|
|     4.0|     8.0|
+--------+--------+

接下来，我们使用assembler对象来将feature1和feature2列合并成一个名为"features"的输出列：

from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
assembler = VectorAssembler(inputCols=["feature1", "feature2"], outputCol="features")
output = assembler.transform(df)
output.show()

输出：

+--------+--------+--------+
|feature1|feature2|features|
+--------+--------+--------+
|     1.0|     5.0| [1.0,5.0]|
|     2.0|     6.0| [2.0,6.0]|
|     3.0|     7.0| [3.0,7.0]|
|     4.0|     8.0| [4.0,8.0]|
+--------+--------+--------+

如上所示，"feature1"和"feature2"列被合并成了"features"列，其中每一行的值是一个表示对应特征的向量。

### 回答3：
这句话是在定义一个Assembler（装配器），具体是一个VectorAssembler（向量装配器）对象。VectorAssembler是Spark ML中用于将多个特征组合成一个向量特征的转换器。在给定的例子中，我们假设有两个特征feature1和feature2，这两个特征的值可以是数字、文本或其他形式的数据。这句话的作用就是将这两个特征组合在一起，并命名为features。

举个例子来说明，假设有如下数据表：

+---------+---------+
| feature1| feature2|
+---------+---------+
| 1 | 3 |
| 2 | 4 |
| 3 | 5 |
+---------+---------+

通过使用VectorAssembler，我们可以将这两个特征合并为一个向量特征：

+-----------------+
| features |
+-----------------+
| [1.0, 3.0] |
| [2.0, 4.0] |
| [3.0, 5.0] |
+-----------------+

其中，features是新生成的特征列，由feature1和feature2组成的向量。这样做的好处是可以将多个特征作为一个整体进行处理和分析，便于后续的机器学习或数据挖掘任务。