使用 Python 的 Apache Spark TFIDF答案

【问题标题】：Apache Spark TFIDF using Python使用 Python 的 Apache Spark TFIDF
【发布时间】：2016-04-02 16:55:38
【问题描述】：

Spark 文档声明使用HashingTF 功能，但我不确定转换函数期望作为输入的内容。 http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-feature-extraction.html#tf-idf

我尝试运行教程代码：

from pyspark import SparkContext
from pyspark.mllib.feature import HashingTF

sc = SparkContext()

# Load documents (one per line).
documents = sc.textFile("...").map(lambda line: line.split(" "))

hashingTF = HashingTF()
tf = hashingTF.transform(documents)

但我收到以下错误：

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/Users/salloumm/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/python/pyspark/ml/pipeline.py", line 114, in transform
    return self._transform(dataset)
  File "/Users/salloumm/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/python/pyspark/ml/wrapper.py", line 148, in _transform
    return DataFrame(self._java_obj.transform(dataset._jdf), dataset.sql_ctx)
AttributeError: 'list' object has no attribute '_jdf'

【问题讨论】：

你能告诉我们你试过的代码吗？
我尝试了此链接中显示的第一个示例（Python 中的示例）spark.apache.org/docs/latest/… 使用了一个简单的文本文件作为输入。

标签： python apache-spark pyspark apache-spark-mllib

【解决方案1】：

根据您显示的错误，很明显您没有遵循教程或使用问题中包含的代码。

此错误是由于使用from pyspark.ml.feature.HashingTF 而不是pyspark.mllib.feature.HashingTF 造成的。只需清理您的环境并确保使用正确的导入即可。

【讨论】：