error: type mismatch; found : org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint] required: org.apache.spark.sql.Dataset[_] val model = new NaiveBayes().fit(train)

这个错误是因为你传递给 NaiveBayes.fit() 方法的参数类型不正确。它需要一个 DataFrame，但你传递了一个 RDD。你需要将 RDD 转换为 DataFrame，可以使用 SparkSession.createDataFrame() 方法将 RDD 转换为 DataFrame，例如：

val spark = SparkSession.builder().appName("NaiveBayesExample").getOrCreate()
import spark.implicits._
val trainDF = train.toDF()
val model = new NaiveBayes().fit(trainDF)

其中，train 是一个 RDD[LabeledPoint]，将其转换为 DataFrame 后才能传递给 NaiveBayes.fit() 方法。

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error: type mismatch; found : org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint] required: org.apache.spark.sql.Dataset[_] val model = nb.fit(train)

这个错误是因为你传递给`fit()`函数的参数类型不正确。 它期望的是一个`org.apache.spark.sql.Dataset`类型的数据集，但是你传递的是一个`org.apache.spark.rdd.RDD`类型的数据集。

你需要将你的`train`数据集转换为`Dataset`类型，可以使用`toDF()`函数将RDD转换为DataFrame，然后使用`as`函数将DataFrame转换为Dataset。

示例代码如下：

import spark.implicits._
val trainDS = train.toDF().as[LabeledPoint]
val model = nb.fit(trainDS)

还是编译报错：type mismatch; found : Array[String] required: org.apache.spark.sql.Column .withColumn("title_seg", hanlp_seg("title"));

如果你在使用 `withColumn` 函数时出现类型不匹配的错误，可能是因为你的 UDF 函数返回了一个数组，而 `withColumn` 函数需要传入一个 `Column` 类型的参数。以下是一个可能的解决方案：

import org.apache.spark.sql.functions.{col, udf, array, lit}
import org.apache.spark.sql.types.{ArrayType, StringType}
import com.hankcs.hanlp.HanLP

// 定义一个名为 hanlp_seg 的 UDF 函数
val hanlp_seg = udf((text: String) => HanLP.segment(text).toString.split(" "))

// 创建一个包含两列（id 和 title）的 DataFrame 示例
val df = Seq((1, "这是一段中文文本"), (2, "这是另一段中文文本")).toDF("id", "title")

// 使用 withColumn 函数和 hanlp_seg 函数添加一个名为 title_seg 的新列
val newDf = df.withColumn("title_seg", array(hanlp_seg(col("title"))))

// 显示结果
newDf.show()

在上面的示例代码中，我们将 `hanlp_seg` 函数的输出包装在 `array` 函数中，以便将其转换为 `Column` 类型。然后，我们使用 `withColumn` 函数和 `array(hanlp_seg(col("title")))` 表达式添加了一个名为 `title_seg` 的新列，该列包含对 `title` 列进行分词后的结果。最后，我们使用 `show` 函数显示了新的 DataFrame。

另外，如果你想要将分词结果作为多个列添加到 DataFrame 中，可以使用 `split` 函数将数组拆分为多个列。以下是一个示例代码：

import org.apache.spark.sql.functions.{col, udf, array, split}
import org.apache.spark.sql.types.{ArrayType, StringType}
import com.hankcs.hanlp.HanLP

// 定义一个名为 hanlp_seg 的 UDF 函数
val hanlp_seg = udf((text: String) => HanLP.segment(text).toString)

// 创建一个包含两列（id 和 title）的 DataFrame 示例
val df = Seq((1, "这是一段中文文本"), (2, "这是另一段中文文本")).toDF("id", "title")

// 使用 withColumn 函数和 split 函数添加多个新列
val newDf = df.withColumn("title_seg", hanlp_seg(col("title")))
  .withColumn("word", split(col("title_seg"), " "))
  .withColumn("word_1", col("word")(0))
  .withColumn("word_2", col("word")(1))
  .withColumn("word_3", col("word")(2))

// 显示结果
newDf.show()

在上面的示例代码中，我们首先定义了一个名为 `hanlp_seg` 的 UDF 函数，该函数使用 HanLP 对输入的文本进行分词，并返回分词结果。然后，我们创建了一个 DataFrame 示例，包含两列（`id` 和 `title`）。接着，我们使用 `withColumn` 函数和 `hanlp_seg` 函数添加了一个名为 `title_seg` 的新列，该列包含对 `title` 列进行分词后的结果。最后，我们使用 `split` 函数将 `title_seg` 列拆分为多个新列（`word`、`word_1`、`word_2` 和 `word_3`），并使用 `show` 函数显示了新的 DataFrame。