【spark ML系列】Vectors上进行矢量化统计工具示例源码详解
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Spark ML库中的Vectors矢量化统计工具详解
Spark MLlib中的Summarizer是一个关键组件，它专注于在Vectors数据结构上执行高效的统计分析。这个工具提供了一系列方法，旨在简化对DataFrame中Vectors列的摘要信息计算过程。
首先，Summarizer的基石是Metrics方法，它接收一组指标参数，返回一个SummaryBuilder构建器。这个构建器负责根据用户需求计算列的特定指标，如平均值、总和、方差等。用户可以通过SummaryBuilder的summary方法，利用MetricsAggregate来执行聚合计算，生成包含统计结果的Column对象。
MetricsAggregate是TypedImperativeAggregate的实现，负责执行具体的统计计算。它根据用户指定的指标，对输入数据进行计算，将结果以InternalRow的形式存储。SummarizerBuffer则是一个辅助类，负责存储和更新这些统计数据，确保在添加新样本或合并数据时，统计信息能实时更新。
要使用Summarizer，用户可以直接调用包内提供的方法，如mean、sum、variance等，获取所需指标的统计结果。例如，如果你想快速获取单个指标，有专用的快捷方式。尽管这个接口的性能比RDD接口稍慢，但仍然十分高效。
以下是Scala中使用Summarizer进行统计的一些示例：
mean: 计算列的平均值
sum: 计算列的总和
variance: 计算列的方差
std: 计算列的标准差
count: 获取非零向量的数量
numNonZeros: 每个系数的非零计数
max: 每个系数的最大值
min: 每个系数的最小值
normL1: 计算L1范数（绝对值之和）
normL2: 计算欧几里得范数
总结来说，Summarizer源码通过精心设计的类和方法，为Spark MLlib Vectors提供了强大的矢量化统计功能。它简化了数据分析过程，使得用户能够高效地从DataFrame的Vectors列中提取关键的统计信息。
