の変換データ型/ Scalaの

Question

は、私はそれが単一の単語が含まれているリストの配列がある

scala> a 
res17: Array[org.apache.spark.sql.Row] = Array([0_42], [big], [baller], [bitch], [shoe] ..) 

以下の通りですaと呼ばれるスカラ座での変数を持っています。私はシングルラップ配列の配列を作成しようとしていた理由は、私はword2vecを実行したいされてまあ

Array[Seq[String]] = Array(WrappedArray(0_42,big,baller,shoe,?,since,eluid......... 

の下に表示のような文字列の配列からなる単一の配列に変換したい

MLLIBを使用してスパークのモデル。

これのfit（）関数は、反復可能な文字列のみを取ります。

scala> val model = word2vec.fit(b) 
<console>:41: error: inferred type arguments [String] do not conform to method fit's type parameter bounds [S <: Iterable[String]] 

Answer 1

あなたが上場しているサンプルデータはarray of listsが、array of Rowsではありません。作成しようとしている単一の配列WrappedArrayも意味のある目的を果たしていないようです。

あなたArray[Row]データ構造内のすべての単語の文字列の配列を作成したい場合、あなたは、単に次のようにmapを使用することができます。

val df = Seq(
    ("0_42"), ("big"), ("baller"), ("bitch"), ("shoe"), ("?"), ("since"), ("eliud"), ("win") 
).toDF("word") 

val a = df.rdd.collect 
// a: Array[org.apache.spark.sql.Row] = Array(
// [0_42], [big], [baller], [bitch], [shoe], [?], [since], [eliud], [win] 
//) 

import org.apache.spark.sql.Row 

val b = a.map{ case Row(w: String) => w } 
// b: Array[String] = Array(0_42, big, baller, bitch, shoe, ?, since, eliud, win) 

を[UPDATE]

あなたがない場合

val b = Array(a.map{ case Row(w: String) => w }.toSeq) 
// b: Array[Seq[String]] = Array(WrappedArray(
// 0_42, big, baller, bitch, shoe, ?, since, eliud, win 
//)) 

Answer 2

私は最終的にそれがdoinので働いて得た：単一WrappedArrayの配列を作成したい、ここに一つのアプローチですG

val db=a.map{ case Row(word: String) => word } 
val model = word2vec.fit(b.map(l=>Seq(l)))