ケースクラスのRDDをLabeledPoint（ラベル、特徴ベクトル）にマッピングする方法

Question

ケースクラスのRDDをLabeledPoint（ラベル、特徴ベクトル）にマッピングする方法。

この場合クラス試験のRDD（X：ダブル、Y：ダブル）：

DS（1.0,6.0）

DS（2.0,8.0）

DS（3.0、 10.0）

DS（3.0,10.0）

DS（4.0,12.0）

DS（5.0,14.0）

これをやってみました - row._1とrow._2

で

 val parsedData = aRDD.map(row => 
    new LabeledPoint(
    row._1, 
    Vectors.dense(row._2)) 

エラー取得 "値を_1 main.scala.spark.Q1Partb.Q1.Examのメンバーではない" とこの -

  val parsedData = aRDD.map{line => 
      val Array(rawLabel, rawfeatures) = line.split(',') 
      val features = rawfeatures) .split(' ').map(_.toDouble) 
      LabeledPoint(rawLabel.toDouble, Vectors.dense(features))} 

「」（rawLabelのエラー「再帰的な値X $ 4ニーズの種類」を取得し、line.splitのための「値の分割がmain.scala.spark.Q1Partb.Q1.dsのメンバーではありません」 ）

Answer 1

あなたはRDD [試験]を持っている場合は、私の変数名が関数によって撮影されたので、私はこの問題を持っていた

val parsedData = aRDD.map(exam => LabeledPoint(exam.x, Vectors.dense(exam.y)) 

Answer 2

を書くことができるはずです。

ので private val Seq(transaction, transaction2) = insertTx(...

は、トランザクションが犯人であることと

private val Seq(transaction1, transaction2) = insertTx(...

になりました。