RowMatrix的columnSimilarities()返回错误架构:初始化数据库失败
RowMatrix的columnSimilarities()是Spark MLlib库中的一个方法，用于计算矩阵的列之间的相似度。然而，根据给出的问答内容，该方法返回了一个错误架构，并且初始化数据库失败。
在这种情况下，可能有以下几个原因导致错误架构和数据库初始化失败：
- 数据库连接问题：可能是数据库配置错误、网络连接问题或者数据库服务未启动导致无法连接到数据库。解决方法是检查数据库配置是否正确，并确保数据库服务正常运行。
- 数据库权限问题：可能是当前用户没有足够的权限来初始化数据库。解决方法是使用具有足够权限的用户进行初始化操作，或者联系数据库管理员进行授权。
- 数据库表结构问题：可能是数据库表结构与代码中的期望不一致，导致初始化失败。解决方法是检查代码中的数据库表结构定义与实际数据库表结构是否一致，并进行修正。
- 数据库驱动问题：可能是缺少或错误的数据库驱动程序导致初始化失败。解决方法是确保使用正确的数据库驱动程序，并将其配置到项目中。
总结起来，要解决RowMatrix的columnSimilarities()返回错误架构和初始化数据库失败的问题，需要仔细检查数据库配置、权限、表结构和驱动程序，并进行相应的修正和调整。
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在我的一个项目中，我需要计算文档相似性，我使用的是spark。
我首先使用mllib的transform将文档转换为向量，然后将其转换为RowMatrix并使用columnSimilarities()方法。
我参考了文档，并使用实现来实现余弦相似性。
在shell中，这是执行scala代码：
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.mllib.feature.HashingTF
import org.apache.spark.mllib.linalg
浏览 3提问于2016-03-28得票数 2
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火花余弦相似的二次和法
、、、
我有一个非常简单的代码来尝试余弦相似：
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.mllib.linalg.distributed.{MatrixEntry, CoordinateMatrix, RowMatrix}
val rows= Array(((1,2,3,4,5),(1,2,3,4,5),(1,2,4,5,8),(3,4,1,2,7),(7,7,7,7,7)))
val mat = new RowMatrix(rows)
val simsPerfect = mat.col
浏览 6提问于2015-12-06得票数 2
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我使用spark任务来计算文本文档之间的相似度：
RowMatrix rowMatrix = new RowMatrix(vectorsRDD.rdd());
CoordinateMatrix rowsimilarity=rowMatrix.columnSimilarities(0.5);
JavaRDD<MatrixEntry> entries = rowsimilarity.entries().toJavaRDD();
List<MatrixEntry> list = entries.collect();
for(MatrixEntry s : l
浏览 6提问于2017-07-27得票数 4
在我的推荐系统中，我遇到了“全对相似”问题。多亏了，RowMatrix似乎来帮忙了。
但是，RowMatrix是一种没有有意义的行索引的矩阵类型，因此我不知道如何在调用特定于columnSimilarities(threshold)的特定项i和j之后检索相似结果。
下面是我正在做的事情的一些细节：
1)我的数据文件来自，格式如下：
user::item::rating
2)我建立了一个RowMatrix，其中每个稀疏向量i表示所有用户对该项的评级。
val dataPath = ...
val ratings: RDD[Rating] = sc.textFile(dataPath).map(_
浏览 9提问于2015-04-25得票数 7
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我有以下Scala星火DataFrame df of (String, Array[Double])：注意，id是String类型( base64哈希)
id, values
"a", [0.5, 0.6]
"b", [0.1, 0.2]
...
数据集相当大(45k)，为了提高性能，我希望使用org.apache.spark.mllib.linalg.distributed.RowMatrix执行一对余弦相似性。这是可行的，但由于索引已经变成整数(输出列i和j)，所以我无法识别成成对的相似之处。如何使用IndexedRowMatrix保存原始索引？
val r
浏览 0提问于2019-02-12得票数 1
我正在尝试使用columnSimilarities()构建基于条目的协作过滤模型。在使用columnsSimilarities()之后，我希望将原始列名重新分配给scala中的结果。
运行用于计算数据帧上的columnSimilarities()的代码。
数据
// rdd
val rowsRdd: RDD[Row] = sc.parallelize(
Seq(
Row(2.0, 7.0, 1.0),
Row(3.5, 2.5, 0.0),
Row(7.0, 5.9, 0.0)
)
)
// Schema
val schema = new StructTy
浏览 0提问于2017-03-05得票数 2
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我正在尝试通过pyspark使用columnSimiliraties
import pyspark
pyspark.__version__
#'2.2.0'
from pyspark.mllib.linalg.distributed import RowMatrix, IndexedRowMatrix
test = np.array[[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]]
# so I can compare rows wi
浏览 1提问于2017-08-24得票数 0
我有一个很大的DataFrame，它包含了用户和项之间的关系，如下所示：
item1 item2
user1 0 1
user2 1 0
并希望能有效地解决全对相似问题。
我看到，如果我使用一个columnSimilarities对象，我可以使用pyspark.mllib模块的RowMatrix方法。
由于我想出的用DataFrame解决这个问题的每一种方法都很低效，所以我想知道从我的DataFrame中获得RowMatrix的最佳方法。
或者，在最好的情况下，如果我遗漏了一些东西，并且有更好的方法来解决DataFrame的所有对相
浏览 0提问于2018-10-25得票数 1
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我已经使用Spark对一些数据进行了聚类，现在我希望获得我感兴趣的特定条目与我的条目所在集群中的其他元素之间的相似度得分。有没有什么Spark算法或方法来解决这个问题呢？
我读过RowMatrix的ColumnSimilarities()函数，但我对所有对所有的相似性不感兴趣，只对其他向量集合的一个非常具体的相似性感兴趣。
浏览 9提问于2016-09-27得票数 1
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我正在尝试根据spark中的文本来查找类似的文档。我正在使用python和Spark。
到目前为止，我实现了RowMatrix、IndexedRowMatrix和CoordinateMatrix来设置它。然后我实现了columnSimilarities (点心)。点心的问题是，它针对许多功能和一些项目进行了优化。
我们最初的方法是为所有文档中的所有单词创建tf-idf向量，然后将其转置为行矩阵，其中每个单词占一行，每个项目占一列。然后我们运行columnSimilarities，它给我们一个相似性((item_i，item_j)，coordinateMatrix )。当列数大于行数时，这就不能
浏览 0提问于2015-07-29得票数 2
我需要parallelize我的数据集，但是，当我试图使用重新分区的数据实例化一个RowMatrix时，会发生type mismatch错误。
下面是读取和重新分区数据的代码：
val data = sc.textFile("data.txt.gz").flatMap(r => r.split(' ') match {
case Array(doc, word, count) => Some((doc.toInt, (word.toInt - 1, count.toDouble)))
case _ => None
}).groupByK
浏览 3提问于2017-04-20得票数 0
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我得到了一个IndexedRowMatrix non，它只包含X个非零行。我设定k= 3。
当我试图用computeU设置为真来计算这个对象的奇异值时，当正确的维数为m时，U矩阵的维数是m。
为什么会发生这种事？
我已经尝试过将IndexedRowMatrix转换为RowMatrix，然后计算SVD。结果维度为x，因此它只计算非零行的结果(矩阵正在删除索引，如文档中所示)。
是否可以转换此矩阵，但需要保留行索引？
val csv = sc.textFile("hdfs://spark/nlp/merged_sparse.csv").cache() // origina
浏览 7提问于2015-06-26得票数 1
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我有一个火花数据，我想使用运行一个简单的PCA例子。我看过并注意到了这一点，因为它们将特性转换为向量：
from pyspark.ml.linalg import Vectors
>>> data = [(Vectors.sparse(5, [(1, 1.0), (3, 7.0)]),),
... (Vectors.dense([2.0, 0.0, 3.0, 4.0, 5.0]),),
... (Vectors.dense([4.0, 0.0, 0.0, 6.0, 7.0]),)]
>>> df = spark.createDataFrame
浏览 1提问于2018-03-21得票数 0
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我使用带有作业的LARAVEL队列在我的数据库中插入一个大型excel，有些作业被阻塞而不执行。
我分块文件内容(每个作业250行)，并插入其中的大多数直到它停止。
插入代码(插入250行或以下行的作业)
public function handle()
{
$uuid = Uuid::generate(4);
$defaultsSize = 0;
$customSize = 0;
$defaultsIdFields = [];
$customFields = [];
if (sizeof($this->matrixDefaultField
浏览 4提问于2016-06-01得票数 0
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RowMatrix mat = new RowMatrix(parsedData.rdd());
Matrix pc = mat.computePrincipalComponents(1);
RowMatrix projected = mat.multiply(pc);
我需要使用java打印RowMatrix投影中的元素。
浏览 3提问于2016-02-17得票数 2
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4回答
我的问题是:当我测试我的"isProduct“方法时，我会收到错误消息，上面写着：
TypeError: isProduct() takes exactly 2 arguments (1 given)
因此，我寻找这个问题，我发现在调用我的方法之前，我不得不添加'self‘。我做到了。但是，它仍然说：
NameError: name 'self' is not defined
不要介意方法说什么，我的问题涉及属性、类和自我。这是我的代码，我做错了什么？
import xlrd
wb=xlrd.open_workbook('C:\\Inputs_UNF_n
浏览 3提问于2015-02-27得票数 1
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错误:数据库的架构信息获取失败，异常无法处理2434 500的架构
Azure同步本地脱机服务器上的数据库同步组错误。
什么是同步离线数据库的最好方法，即使不是这种方式
浏览 9提问于2020-01-27得票数 0
要将RowMatrix转换为BDM (Breeze稠密矩阵)，不确定如何继续执行
def getDenseMatrix(A: RowMatrix): BDM[Double] = {
//write code here
}
补充问题：
如何将RowMatrix转换为矩阵？
如何访问RowMatrix中的特定行？
对于(i <- 0 to (RowM.numCols().toInt-1)){ //如何访问RowM.rows(i) }
如何访问RowMatrix中的特定列？
对于(i <- 0 to (RowM.numCols().toInt-1)){ //如何访
浏览 4提问于2016-02-29得票数 2
我正在尝试使用函数columnSimilarities()，computeColumnSummaryStatistics()
特别是本文中提到的columnSimilarities()函数：
我正在使用来自mlib的稀疏向量列表。
sparse_vectors = []
for cust, group in df.groupby(0):
i_v = zip(group[1].values, group[2].values)
i_v = sorted(i_v)
indices = [x[0] for x in i_v]
values =
浏览 11提问于2016-03-30得票数 4
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我有一个包含单个列的RowMatrix实例。我正在尝试将这个RowMatrix转换成一个数据格式，但我不太确定如何将org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.mllib.linalg.Vector]转换成一个数据格式。
val mat: RowMatrix = new RowMatrix(centred)
val mat_rows = mat.rows // RDD[Vector]
我知道，如果我有两个(或更多)列，我可以使用下面的代码
val mat_rdd = mat_rows.map(_.toArray).map{case Array(p0, p
浏览 3提问于2017-05-05得票数 1
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不同大小的响应式图像网格
、、、
在Flickr上，我刚刚找到了非常吸引人的explore部分：
这是一个非常好的解决方案来显示不同大小的图片，如果你调整浏览器窗口的大小，所有的行都会适应布局。
编辑如果不使用下面答案中建议的masonry库，您将如何构建这样的东西？我在一些javascript伪代码上做了一点工作，我认为逻辑应该是完全正确的。你觉得那个怎么样？如何在可运行的库中进行翻译？
var rowWidhtPx=document.getElementById('gridContainer').offsetWidth;;
var maxRowHeightPX= 300;
var minRowH
浏览 1提问于2015-07-14得票数 1
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当调度计划使用实体框架将我的类映射到现有表时，我面临一些困难。
我的班级：
[Table("builder_User")]
public class MobileUser
{
[Key]
[Column("id")]
public int Id { get; set; }
[Column("beansCount")]
public int BeansCount { get; set; }
[Column("bonusSum")]
public double BonusSum
浏览 2提问于2015-08-05得票数 5
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1回答
我有个关于星火中矩阵的问题。
假设我有一个名为X的RowMatrix，如下所示：
0.5 0.5
0.25 0.0625
0.125 0.125
0.0625 0.0625
0.0625 0.25
现在我要做的是将这个RowMatrix与RowMatrix X的转置版本相乘。
0.5 0.25 0.125 0.0625 0.0625
0.5 0.0625 0.125 0.0625 0.25
现在，据我所知，我不能将一个RowMatrix与另一个RowMatrix相乘，它必须是一个RowMatrix和一个局部矩阵。因此，我尝试使用以下代码将RowMatrix转换为本地密集矩阵
浏览 2提问于2019-02-11得票数 1
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我有一个Scala Spark DataFrame (变量df)： id, values
"a", [0.5, 0.6]
"b", [0.1, 0.2]
... 我正在尝试利用RowMatrix高效地计算成对余弦相似度。 final case class dataRow(id: String, values: Array[Double])
val rows = df.as[dataRow].map {
row => {
Vectors.dense(row.values)
}
}.rdd 我遇到了以下编译错误 Unable t
浏览 20提问于2019-02-12得票数 0
我似乎很难理解的概念，这些服务首先使用.NET后端，并启用了迁移。
目前，我已经部署了一个“生产”实例的AMS，让我们说，它被称为"AMD“。它在amd.azure-Mobilee.net上运行。已经使用启用迁移和附加迁移创建了数据库结构。现在，对于这个生产实例来说，这一切都很好，它正在运行，并且功能完全正常。
现在我想要创建一个INT实例，以便为测试等创建一个单独的环境。我想将它命名为不同的名称，比如"AMDINT“。它应该在amdint.azure-Mobilee.net上运行，并且还应该有一个单独的数据库，这样就不可能在生产中破坏产品。
最初我认为我可以这样做: 1)使用
浏览 1提问于2015-09-25得票数 2
1回答
如何使用pySpark来比较行的相似性？
我有一个numpy数组，我想比较每一行的相似之处。
print (pdArray)
#[[ 0. 1. 0. ..., 0. 0. 0.]
# [ 0. 0. 3. ..., 0. 0. 0.]
# [ 0. 0. 0. ..., 0. 0. 7.]
# ...,
# [ 5. 0. 0. ..., 0. 1. 0.]
# [ 0. 6. 0. ..., 0. 0. 3.]
# [ 0. 0. 0. ..., 2. 0. 0.]]
我可以像下面这样计算余弦的相似点。
pyspark.__ve
浏览 0提问于2017-08-07得票数 0
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我在互联网上找遍了，却找不到如何简单地将spark中的数据帧转换成矩阵，这样我就可以对其进行矩阵运算。
我如何在Spark 2中简单地实现这一点？
浏览 0提问于2017-02-18得票数 2
1回答
我被困在一个问题中，我想要做一个PCA在一个Pyspark列。列的名称是“特性”，其中每一行都是一个SparseVector。
这就是流程：
Df - pyspark df的名称
特征-列的名称
rdd的片段
[行(features=SparseVector(2，{1:50.0})]
行(features=SparseVector(2，{0:654.0，1:20.0}))
from pyspark.mllib.linalg.distributed import RowMatrix
i = RowMatrix(df.select(‘features’).rdd)
ipc = i.co
浏览 4提问于2019-11-19得票数 2
1回答
我要重建(逼近)在奇异值分解中的原始矩阵。有没有办法做到这一点而不必将V factor本地Matrix转换为DenseMatrix？
下面是基于的分解(注意，注释来自于文档示例)
import org.apache.spark.mllib.linalg.Matrix
import org.apache.spark.mllib.linalg.SingularValueDecomposition
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vector
import org.apache.spark.mllib.linalg.distributed.RowMatrix
浏览 0提问于2016-11-26得票数 3
1回答
火花1.6
如果我有一个数据集，并且我想通过使用Pearson相关性来识别具有最大预测能力的数据集中的特征，那么我应该使用哪些工具？
我用的天真的方法..。曾：
val columns = x.columns.toList.filterNot(List("id","maxcykle","rul") contains)
val corrVithRul = columns.map( c => (c,x.stat.corr("rul", c, "pearson")) )
Output:
columns
浏览 2提问于2016-03-07得票数 2
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1回答
我正在部署一个数据库和一个简单的web应用程序的后端到heroku。但是，当我使用knex.js向数据库添加数据时，它不起作用……(当我使用postman测试服务器时，错误消息显示'Unable to register‘)。
我与后端(express.js)的连接如下
const postgres = knex({
client: 'pg',
connection: {
connectionString : process.env.DATABASE_URL,
ssl: true,
}
});
将用户“注册”到数据库的代码(我也插入到log
浏览 0提问于2018-06-20得票数 0
我在Scala中有这样的代码：
val mat: CoordinateMatrix = new CoordinateMatrix(data)
val rowMatrix: RowMatrix = mat.toRowMatrix()
val svd: SingularValueDecomposition[RowMatrix, Matrix] = rowMatrix.computeSVD(100, computeU = true)
val U: RowMatrix = svd.U // The U factor is a RowMatrix.
val S: Vector = svd.s //
浏览 3提问于2015-04-29得票数 4
回答已采纳
1回答
我想知道将RowMatrix的每一列乘以一个整数(每行乘以一个不同的整数)的好方法是什么。
例如，我知道我可以创建一个对角的mllib "Matrix“对象，其中包含值a1 ...an ( ai是我想要将RowMatrix的第i列乘以的系数)，然后我可以使用mllib的矩阵乘法(将一个RowMatrix乘以一个矩阵，得到一个RowMatrix )。然而，这可能不是很有效，并且没有展示如何在RowMatrix上做事情。
我刚开始在行矩阵上编写函数，并尝试查看一些已经存在的函数，但有点困惑。
感谢您的帮助
浏览 1提问于2018-08-13得票数 0
1回答
这个问题是关于MLlib (火花1.2.1+)。
操作本地矩阵的最佳方法是什么(中等大小，低于100x100，因此不需要分发)。
例如，在计算数据集的SVD之后，我需要执行一些矩阵操作。RowMatrix只提供一个乘法函数。toBreeze方法返回一个DenseMatrix<Object>，但是API看起来并不友好：public final <TT,B,That> That $plus(B b, UFunc.UImpl2<OpAdd$,TT,B,That> op)
在Spark+Java中，如何执行以下任何操作：
转置矩阵
加/减两个矩阵
裁剪矩
浏览 8提问于2015-03-09得票数 4
回答已采纳
我有一个很大的数据文件(大约4 GB)，我在一台pc上使用spark分析它。
scala> x
res29: org.apache.spark.mllib.linalg.distributed.RowMatrix = org.apache.spark.mllib.linalg.distributed.RowMatrix@5a86096a
scala> x.numRows
res27: Long = 302529
scala> x.numCols
res28: Long = 1828
当我尝试计算主成分时，我得到一个内存错误：
scala> val pc: Matri
浏览 3提问于2015-03-30得票数 1
正如标题所述，我有一个向量序列(在DataFrame列中，但可以使用.collect()将其转换为RDD或序列)。我想把这些矢量收集到一个本地SparseMatrix中。为了与Spark1.6.3兼容，我需要它成为的mllib版本。
作为SparseVectors的序列收集，我得到
val seq_of_vectors = df_with_vectors.select("sparse").map(_.getAs[SparseVector](0)).collect()
seq_of_vectors: Array[org.apache.spark.mllib.linalg.Spar
浏览 0提问于2018-09-10得票数 0
回答已采纳
蜂巢外壳正在启动，但每当我在shell中单击任何命令时，请说
hive>显示数据库；
我收到以下错误：
org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException：失败: SemanticException java.lang.RuntimeException:无法实例化org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.SessionHiveMetaStoreClient
我的 jps 是这样的: /apache-hive-2.3.0-bin/conf$ jps
3779 ResourceManager
3540 Secondar
浏览 3提问于2017-09-25得票数 3
在学习和跟随迁移部分的过程中，我已经完成了最初的迁移，然后继续下面的两个迁移，如下所示。在最后一次迁移中，数据库中已经存在"course“错误。确切错误“数据库中已有一个名为'Course‘的对象。”我删除了所有迁移，并重新执行了所示的迁移，每次都以相同的错误结束。
为什么会发生这种类型的错误？一个
以及如何完全删除所有迁移(我的迁移文件夹是空的)，以便可以继续进行下一次迁移。我是不是遗漏了什么？
浏览 0提问于2016-12-01得票数 1
1回答
我正试图为蜂巢建立亚稳态，但错误地说：
“细胞转移未初始化”
我尝试过使用derby和mysql，但是对于两个数据库，我都得到了相同的错误。
浏览 2提问于2016-04-01得票数 1
我试图从RowMatrix的RDD中创建一个SparseVectors，但得到了以下错误：
<console>:37: error: type mismatch;
found : dataRows.type (with underlying type org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.mllib.linalg.SparseVector])
required: org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.mllib.linalg.Vector]
Note: org.apache.spar
浏览 6提问于2016-02-06得票数 1
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我正尝试在一个有2168列和大量行的RowMatrix上执行Scala(使用Scala)。然而，我观察到，即使矩阵中只有2行(一个112KB的文本文件)，在相同的作业步骤中也总是会产生以下错误：
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
at breeze.linalg.svd$.breeze$linalg$svd$$doSVD_Double(svd.scala:92)
at breeze.linalg.svd$Svd_DM_Impl$.app
浏览 0提问于2015-04-17得票数 2
使用本地Server 2005在VS 2008中部署我的数据库时，会遇到以下错误。我部署了其他数据库，但这个数据库似乎失败了。
Bsg.COC.Database.dbschema(0，0)错误TSD01268：.Net SqlClient数据提供程序: Msg 1803，级别16，状态1，第1行创建数据库语句失败。主文件必须至少为3MB才能容纳模型数据库的副本。
我做了一些搜索，一些建议是禁用size属性，但我无法找到在IDE中更改此设置的位置，只在输出的SQL查询中。您知道在哪里找到size属性设置吗？
浏览 2提问于2009-03-06得票数 5
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假设我有一个RowMatrix。
我怎么能把它转过来。API文档似乎没有转置方法。
矩阵具有transpose()方法。但它并没有被分发。如果我有一个更大的矩阵，那么内存如何转换呢？
我已经将RowMatrix转换为DenseMatrix，如下所示
DenseMatrix Mat =新DenseMatrix(m，n，MatArr)；
这需要将RowMatrix转换为JavaRDD，并将JavaRDD转换为数组。
还有其他方便的方法来进行转换吗？
提前感谢
浏览 10提问于2015-05-31得票数 13
回答已采纳
1回答
如何在Scala中查看/打印到屏幕上的小RowMatrix？
val A = new RowMatrix(sparkContext.parallelize(Seq(
Vectors.dense(1, 2, 3),
Vectors.dense(4, 5, 6))))
浏览 16提问于2018-02-26得票数 1
3回答
我有几个现有的Windows控制台应用程序，它们使用实体框架6.13访问数据库表。我希望在数据库表中添加一个新列。当新列被添加到表的末尾时，现有的控制台应用程序会失败吗？我不会更改任何现有的列名或属性。我不会更改表中列的顺序。我计划将该列添加到数据库表的末尾。
使用实体框架模型(在没有新列的情况下访问表)的现有生产控制台应用程序会因更改而失败吗？
浏览 13提问于2016-06-13得票数 1
回答已采纳
我在一次游戏中运行ApacheSpark1.0.1有问题！应用程序。目前，我正试图在游戏中运行星火！应用和使用一些基本的机器学习在星火中。
这是我的应用程序创建：
def sparkFactory: SparkContext = {
val logFile = "public/README.md" // Should be some file on your system
val driverHost = "localhost"
val conf = new SparkConf(false) // skip loading exter
浏览 6提问于2014-07-20得票数 3
回答已采纳
3回答
带点火花的列名
、、、、
我正在尝试从DataFrame中获取列，并将其转换为RDD[Vector]。
问题是，我有一些列的名称中有一个“点”，如下面的数据集：
"col0.1","col1.2","col2.3","col3.4"
1,2,3,4
10,12,15,3
1,12,10,5
这就是我要做的：
val df = spark.read.format("csv").options(Map("header" -> "true", "inferSchema" -> "
浏览 1提问于2017-06-05得票数 30
1回答
Spark1.5最近问世，并在python ()中实现了元素级的乘法。
在向量上应用加权/转换向量(在下面的代码中是v2)来生成向量是没有问题的。但是，当我尝试在RDDVector上应用它时，我得到：
TypeError:不能将< type‘numpy.Float 64’>转换成向量.
这是我的密码：
from pyspark.mllib.linalg import Vectors
from pyspark.mllib.feature import ElementwiseProduct
v1 = sc.parallelize(Vectors.dense([2.0, 2.0
浏览 1提问于2015-09-14得票数 1
回答已采纳
我知道这是以前问过的，但我在这里转圈.
我有一个postgres 14数据库和一个运行的Springboot应用程序-db:7.13.0和flyway-core:8.5.10
我在用RDS。我使用根帐户手动创建了一个新数据库。当我运行我的回弹启动时，我的飞道迁移失败了。
发现非空模式“公共”，但没有模式历史表。使用baselineOnMigrate ()或将其设置为true来初始化架构历史表。
我理解发生这种情况的原因，但是当我将baselineVersion和baselineOnMigrate添加到我的通道gradle配置中时，它仍然不起作用。我甚至说
flyway {
u
浏览 9提问于2022-05-14得票数 0
我是Spark新手。我正在尝试读取CSV文件，并使用PySpark将其转换为RowMatrix。以下是我的数据格式：
1.,2.,3.,4.,5.
6.,3.,2.,1.,5.
10.,20.,40.,70.,1.
5.,3.,1.,2.,9.
我将此文件作为RDD读取的代码如下：
rows = sc.textFile('testmatrix.txt').map( lambda line: line.split(",").map(lambda values: float(values)))
我从Spark示例中了解到，在创建RowMatrix之前，我需要创
浏览 0提问于2017-09-15得票数 0
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