requirement failed: Column features must be of type struct<type:tinyint,size:int,indices:array<int>,values:array<double>> but was actually struct<type:tinyint,size:int,indices:array<int>,values:array<double>>.

这个错误一般是因为你在定义 ML 管道时，定义的特征列类型与实际数据集中特征列的类型不匹配。建议你检查一下你定义的特征列类型是否与实际数据集中特征列的类型一致。

如果你使用的是 Spark 2.3 及以上版本，可以使用 VectorAssembler 类来将多个特征列合并为一个特征向量列。例如：

import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler

val assembler = new VectorAssembler()
  .setInputCols(Array("col1", "col2", "col3"))
  .setOutputCol("features")

val transformedData = assembler.transform(data)

其中，"col1", "col2", "col3" 是你要合并的特征列的列名，"features" 是合并后的特征向量列的列名。注意，合并后的特征向量列必须是 Vector 类型，否则会出现上述错误。

相关问题

java.lang.IllegalArgumentException: requirement failed: Column features must be of type struct<type:tinyint,size:int,indices:array<int>,values:array<double>> but was actually struct<type:tinyint,size:int,indices:array<int>,values:array<double>>.

这个错误通常是由于在使用Spark的MLlib库中的某些函数时，输入数据集的模式与函数期望的模式不匹配引起的。

根据错误信息，可以看出数据集中的`features`列的模式与期望的模式完全相同，但是仍然会引发错误。这可能是因为数据集中的`features`列的元素类型与期望的不同，即使两个结构看起来相同。

解决此问题的一种方法是使用`VectorAssembler`来将数据集的特征列合并为一个向量列。这将确保向量列的类型为`Vector`，而不是`struct`类型的`features`列。下面是一个示例代码：

import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler

val assembler = new VectorAssembler()
  .setInputCols(Array("feature1", "feature2", ...)) // 指定特征列的名称
  .setOutputCol("features")

val transformed = assembler.transform(data) // data是原始数据集

在上面的代码中，我们创建了一个`VectorAssembler`对象，并将其配置为接受各个特征列的名称。然后我们将该`VectorAssembler`应用于原始数据集，以创建一个新的数据集，其中包含一个名为`features`的向量列。这个新的数据集就可以用于Spark的MLlib库中的函数了。

希望这可以帮助你解决问题！