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问题描述

使用Spark MLlib的pipeline创建模型。在idea（windows的）上测试时模型运行正常，打成jar包到linux系统上提交时最后一列数据丢失了。（图中absences在当时测试时被调整到了最后一列，原数据集最后一列为isPass）在这里插入图片描述下面是Pipeline的创建代码，用的scala语言

private def getPipeline = {
    //标签索引
    val indexedColumns = for (str <- dealColumns) yield str + "_indexed"
    val indexer = new StringIndexer()
      .setInputCols(dealColumns)
      .setOutputCols(indexedColumns)

    //独热编码
    val oneHotColumns = for (str <- dealColumns) yield str + "_onehot"
    val oneHotEncoder = new OneHotEncoder()
      .setInputCols(indexedColumns)
      .setOutputCols(oneHotColumns)
    val features = oneHotColumns ++ restColumns; //合并特征列
    //生成特征列
    val vectorAssembler = new VectorAssembler()
      .setInputCols(features)
      .setOutputCol("features0")
    //归一化
    val minMaxScaler = new MinMaxScaler()
      .setInputCol("features0")
      .setOutputCol("features")
    //svm
    val svm = new LinearSVC()
      .setLabelCol("isPass")
      .setFeaturesCol("features")
      .setPredictionCol("isPass_pred")
      .setTol(1e-7)
    //创建工作流
    new Pipeline()
      .setStages(Array(indexer, oneHotEncoder, vectorAssembler, minMaxScaler, svm))
  }

linux上提交spark任务的命令

spark-submit --class xyz.hyhy.GradeForecastTest /home/hadoop/homework/6/GradeForecast-1.0.jar

总之在idea上测试完全没问题，到linux上pipeline里就要丢一列

解决方案

好在Spark MLlib的模型创建都是指定列的，增加额外的列不会有影响，因此可以在数据集增加一列额外的列来保护最后一列数据。训练集和测试集都要（要进入pipline的都要）。在这里插入图片描述

当然这种方法只是权宜之计，虽然不影响结果，不过还是挺膈应的。不知道这个问题是不是版本不兼容造成的bug，还是其他的。如果也遇到这种情况且知道原因或有其他处理办法的朋友，求在评论区提点一下🙏

Spark sql DataFrame的最后一列在Spark MLlib的Pipeline中丢失

问题描述

解决方案