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machine-learning - 尝试在 Spark Structured Streaming 中使用 sklearn 库

问题描述

我想使用 Kafka 和 Spark 结构化流将 sklearn.preprocessing 的标签编码器功能应用于流数据。到目前为止的想法是：

当我每次从 Kafka 源接收一批数据时，我想在该批上实现一个函数，如下所示：

def use_label_encoder(label_encoder, y):
   return label_encoder.transform(y) + 1

to_transform_class_val = udf(use_label_encoder, IntegerType())

这是架构：

schema = StructType([
StructField("sepal_length_in_cm", StringType()), \
StructField("sepal_width_in_cm", StringType()), \
StructField("petal_length_in_cm", StringType()), \
StructField("petal_width_in_cm", StringType()), \
StructField("class", StringType())
])

df = df.selectExpr("CAST(value AS STRING)")
df1 = df.select(from_json(df.value, schema).alias("json"))

当我尝试定义 label_encoder 时：

label_encoder = enc.fit(df1.select(to_upper("json.class")))

它给出了一个错误“输入形状错误”

我用于非流数据的等效代码是：

y = df['class'].values
enc = LabelEncoder()
label_encoder = enc.fit(y)
y = label_encoder.transform(y) + 1

谁能帮助我了解如何将 sklearn 方法应用于流数据？

标签： machine-learningscikit-learnpysparkapache-kafka

解决方案

以后可以加1吗？你的火花代码会变成

def use_label_encoder(label_encoder, y):
    return label_encoder.transform(y)

to_transform_class_val = udf(use_label_encoder, IntegerType())

df = df.withColumn('new_col', to_transform_class_val(label_encoder, 'old_column'))
df = df.withColumn('label_enc', col('new_col') + lit(1))

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