scala - org - MatchError al acceder a la columna vectorial en Spark 2.0

spark ml regression

Question

Estoy tratando de crear un modelo LDA en un archivo JSON.

Crear un contexto de chispa con el archivo JSON:

import org.apache.spark.sql.SparkSession
val sparkSession = SparkSession.builder
.master("local")
.appName("my-spark-app")
.config("spark.some.config.option", "config-value")
.getOrCreate()
val df = spark.read.json("dbfs:/mnt/JSON6/JSON/sampleDoc.txt")

Mostrar el df debería mostrar el DataFrame

display(df)

Tokenizar el texto

import org.apache.spark.ml.feature.RegexTokenizer
// Set params for RegexTokenizer
val tokenizer = new RegexTokenizer()
.setPattern("[//W_]+")
.setMinTokenLength(4) // Filter away tokens with length < 4
.setInputCol("text")
.setOutputCol("tokens")
// Tokenize document
val tokenized_df = tokenizer.transform(df)

Esto debería mostrar el tokenized_df

display(tokenized_df)

Obtén las stopwords

%sh wget http://ir.dcs.gla.ac.uk/resources/linguistic_utils/stop_words > -O /tmp/stopwords

Opcional: copiar las palabras vacías en la carpeta tmp

%fs cp file:/tmp/stopwords dbfs:/tmp/stopwords

Recolectando todas las stopwords

val stopwords = sc.textFile("/tmp/stopwords").collect()

Filtrando las stopwords

 import org.apache.spark.ml.feature.StopWordsRemover
// Set params for StopWordsRemover
val remover = new StopWordsRemover()
.setStopWords(stopwords) // This parameter is optional
.setInputCol("tokens")
.setOutputCol("filtered")
// Create new DF with Stopwords removed
val filtered_df = remover.transform(tokenized_df)

Mostrar el df filtrado debería verificar que se stopwords eliminado las stopwords

 display(filtered_df)

Vectorizando la frecuencia de ocurrencia de palabras

 import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
import org.apache.spark.sql.Row
import org.apache.spark.ml.feature.CountVectorizer
// Set params for CountVectorizer
val vectorizer = new CountVectorizer()
.setInputCol("filtered")
.setOutputCol("features")
.fit(filtered_df)

Verificar el vectorizer

 vectorizer.transform(filtered_df)
.select("id", "text","features","filtered").show()

Después de esto, veo un problema al ajustar este vectorizer en LDA. El problema que creo es que CountVectorizer está dando un vector disperso, pero LDA requiere un vector denso. Todavía estoy tratando de resolver el problema.

Aquí está la excepción donde el mapa no puede convertir.

import org.apache.spark.mllib.linalg.Vector
val ldaDF = countVectors.map {
case Row(id: String, countVector: Vector) => (id, countVector)
}
display(ldaDF)

Excepción

org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 4083.0 failed 4 times, most recent failure: Lost task 0.3 in stage 4083.0 (TID 15331, 10.209.240.17): scala.MatchError: [0,(1252,[13,17,18,20,30,37,45,50,51,53,63,64,96,101,108,125,174,189,214,221,224,227,238,268,291,309,328,357,362,437,441,455,492,493,511,528,561,613,619,674,764,823,839,980,1098,1143],[1.0,1.0,2.0,1.0,1.0,1.0,2.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,3.0,1.0,2.0,1.0,5.0,1.0,2.0,2.0,1.0,4.0,1.0,2.0,3.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,2.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,2.0,1.0,2.0,1.0,1.0,1.0])] (of class org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GenericRowWithSchema)

Hay una muestra de trabajo para LDA que no arroja ningún problema

import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
import org.apache.spark.sql.Row
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vector
import org.apache.spark.mllib.clustering.{DistributedLDAModel, LDA}
val a = Vectors.dense(Array(1.0,2.0,3.0))
val b = Vectors.dense(Array(3.0,4.0,5.0))
val df = Seq((1L,a),(2L,b),(2L,a)).toDF
val ldaDF = df.map { case Row(id: Long, countVector: Vector) => (id, countVector) }
val model = new LDA().setK(3).run(ldaDF.javaRDD)
display(df)

La única diferencia es que en el segundo fragmento tenemos una matriz densa.

Answer 1

Cambié:

val ldaDF = countVectors.map {
case Row(id: String, countVector: Vector) => (id, countVector)
}

a:

val ldaDF = countVectors.map { case Row(docId: String, features: MLVector) =>
(docId.toLong, Vectors.fromML(features)) }

¡Y funcionó como un encanto! Está alineado con lo que @ zero323 ha escrito.

Lista de importaciones:

import org.apache.spark.ml.feature.{CountVectorizer, RegexTokenizer, StopWordsRemover}
import org.apache.spark.ml.linalg.{Vector => MLVector}
import org.apache.spark.mllib.clustering.{LDA, OnlineLDAOptimizer}
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}

Answer 2

Esto no tiene nada que ver con la escasez. Desde Spark 2.0.0 ML Transformers ya no generan oasmllib.linalg.VectorUDT sino oasml.linalg.VectorUDT y se asignan localmente a subclases de oasml.linalg.Vector . Estos no son compatibles con la antigua API MLLib que se está moviendo hacia la obsolescencia en Spark 2.0.0.

Puede convertir entre "viejo" usando Vectors.fromML :

import org.apache.spark.mllib.linalg.{Vectors => OldVectors}
import org.apache.spark.ml.linalg.{Vectors => NewVectors}
OldVectors.fromML(NewVectors.dense(1.0, 2.0, 3.0))
OldVectors.fromML(NewVectors.sparse(5, Seq(0 -> 1.0, 2 -> 2.0, 4 -> 3.0)))

pero tiene más sentido usar la implementación ML de LDA si ya usa transformadores ML.

Para su comodidad, puede usar conversiones implícitas:

import scala.languageFeature.implicitConversions
object VectorConversions {
import org.apache.spark.mllib.{linalg => mllib}
import org.apache.spark.ml.{linalg => ml}
implicit def toNewVector(v: mllib.Vector) = v.asML
implicit def toOldVector(v: ml.Vector) = mllib.Vectors.fromML(v)
}

Answer 3

La solución es muy simple chicos.

//import org.apache.spark.mllib.linalg.Vector
import org.apache.spark.ml.linalg.Vector