Streaming Kmeans Spark JAVA

Question

嗨基本上我们想使用KAFKA + SPARK Streaming来捕捉我们的论文中的Twitter垃圾邮件。我想用streamingKmeans。但我有非常新手和严肃的问题：

在这种火花StreamingKmeans Scala的例子（https://github.com/apache/spark/blob/master/examples/src/main/scala/org/apache/spark/examples/mllib/StreamingKMeansExample.scala）没有进行预测的一行代码：

model.predictOnValues(testData.map(lp => (lp.label, lp.features))).print()

为什么我需要通过“标签”与特征 ？我的意思是，我错了整个想法？我们不是要预测“标签”吗？如果他们是垃圾邮件，我如何预测我的推文？

Answer 1

对于预测，只使用lp.features，而lp.label被认为是延续的关键。引用来自docs：

使用该模型对DStream的值进行预测并将其结果保留。

我在你的榜样猜你只是想通过predictOn