apache-spark – 如何从DataFrame将数据准备为LibSVM格式?

我想制作libsvm格式,所以我将数据帧设置为所需的格式,但我不知道如何转换为libsvm格式.格式如图所示.我希望所需的libsvm类型是用户项:rating.如果您知道在当前情况下该怎么做:

val ratings = sc.textFile(new File("/user/ubuntu/kang/0829/rawRatings.csv").toString).map { line =>
     val fields = line.split(",")
      (fields(0).toInt,fields(1).toInt,fields(2).toDouble)
}
val user = ratings.map{ case (user,product,rate) => (user,(product.toInt,rate.toDouble))}
val usergroup = user.groupByKey 

val data =usergroup.map{ case(x,iter) => (x,iter.map(_._1).toArray,iter.map(_._2).toArray)}

val data_DF = data.toDF("user","item","rating")

我正在使用Spark 2.0.

最佳答案
您面临的问题可分为以下几个方面:

>将您的评分(我相信)转换为LabeledPoint数据X.
>以libsvm格式保存X.

1.将您的评级转换为LabeledPoint数据X.

让我们考虑以下原始评级:

val rawRatings: Seq[String] = Seq("0,1,1.0", "0,3,3.0", "1,1,1.0", "1,2,0.0", "1,3,3.0", "3,3,4.0", "10,3,4.5")

您可以将这些原始评级视为coordinate list matrix (COO).

Spark实现了由其条目的RDD支持的分布式矩阵:CoordinateMatrix,其中每个条目是(i:Long,j:Long,value:Double)的元组.

注意:只有当矩阵的两个维度都很大且矩阵非常稀疏时,才应使用CoordinateMatrix. (通常是用户/项目评级的情况.)

import org.apache.spark.mllib.linalg.distributed.{CoordinateMatrix, MatrixEntry}
import org.apache.spark.rdd.RDD

val data: RDD[MatrixEntry] = 
      sc.parallelize(rawRatings).map {
            line => {
                  val fields = line.split(",")
                  val i = fields(0).toLong
                  val j = fields(1).toLong
                  val value = fields(2).toDouble
                  MatrixEntry(i, j, value)
            }
      }

现在让我们将RDD [MatrixEntry]转换为CoordinateMatrix并提取索引行:

val df = new CoordinateMatrix(data) // Convert the RDD to a CoordinateMatrix
                .toIndexedRowMatrix().rows // Extract indexed rows
                .toDF("label", "features") // Convert rows

2.以libsvm格式保存LabeledPoint数据

从Spark 2.0开始,您可以使用DataFrameWriter来实现.让我们创建一个带有一些虚拟LabeledPoint数据的小例子(您也可以使用我们之前创建的DataFrame):

import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint
val pos = LabeledPoint(1.0, Vectors.dense(1.0, 0.0, 3.0))
val neg = LabeledPoint(0.0, Vectors.sparse(3, Array(0, 2), Array(1.0, 3.0)))

val df = Seq(neg,pos).toDF("label","features")

遗憾的是,我们仍然无法直接使用DataFrameWriter,因为虽然大多数管道组件支持向后兼容以进行加载,但2.0之前的Spark版本中包含向量或矩阵列的某些现有DataFrame和管道可能需要迁移到新的spark. ml矢量和矩阵类型.

可以在org.apache.spark.mllib.util.MLUtils中找到用于将DataFrame列从mllib.linalg转换为ml.linalg类型(反之亦然)的实用程序.在我们的例子中,我们需要执行以下操作(对于步骤1中的虚拟数据和DataFrame).

import org.apache.spark.mllib.util.MLUtils
// convert DataFrame columns
val convertedVecDF = MLUtils.convertVectorColumnsToML(df)

现在让我们保存DataFrame:

convertedVecDF.write.format("libsvm").save("data/foo")

我们可以查看文件内容:

$cat data/foo/part*
0.0 1:1.0 3:3.0
1.0 1:1.0 2:0.0 3:3.0

编辑:
在当前版本的spark(2.1.0)中,不需要使用mllib包.您可以简单地以libsvm格式保存LabeledPoint数据,如下所示:

import org.apache.spark.ml.linalg.Vectors
import org.apache.spark.ml.feature.LabeledPoint
val pos = LabeledPoint(1.0, Vectors.dense(1.0, 0.0, 3.0))
val neg = LabeledPoint(0.0, Vectors.sparse(3, Array(0, 2), Array(1.0, 3.0)))

val df = Seq(neg,pos).toDF("label","features")
df.write.format("libsvm").save("data/foo")

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