对 normalVectorRDD 的操作答案

【问题标题】：Operation on normalVectorRDD对 normalVectorRDD 的操作
【发布时间】：2021-02-22 07:10:47
【问题描述】：

我想用我自己的平均值和我自己的 sigma 创建一个 RDD[Vector]，我已经这样做了：

val mean = Random.nextInt(100)
val sigma = 2
val data: RDD[Vector] = RandomRDDs.normalVectorRDD(sc, numRows = 180, numCols = 20).map(v => mean + sigma * v)

但我有以下错误：

overloaded method value * with alternatives:
  (x: Double)Double <and>
  (x: Float)Float <and>
  (x: Long)Long <and>
  (x: Int)Int <and>
  (x: Char)Int <and>
  (x: Short)Int <and>
  (x: Byte)Int
 cannot be applied to (org.apache.spark.mllib.linalg.Vector)
      val data: RDD[Vector] = RandomRDDs.normalVectorRDD(sc, numRows = 180, numCols = 20).map(v => mean + sigma * v)

我不明白这个错误，因为在 scala 文档中，他们也做 RandomRDDs.normal(sc, n, p, seed) .map(lambda v: mean + sigma * v)

谢谢

【问题讨论】：

标签： scala apache-spark vector rdd normal-distribution

【解决方案1】：

Spark 文档。引用 .normal() 方法：

val data = 
 RandomRDDs.normalRDD(spark.sparkContext, 50, 1).map(v => mean + sigma * v)

这实际上运行正常。

如果您需要将转换应用于向量：

val data0 = 
  RandomRDDs.normalVectorRDD(spark.sparkContext, numRows = 180, numCols = 20).map(v => v.toArray.map(v => mean + sigma * v))

【讨论】：