Java Spark:jdbc数据集上的朴素贝叶斯<；世界其他地区>；

我尝试使用Spark的MLLib Naive Bayes算法进行一些预测。不幸的是，我无法做到这一点，因为显然，这些算法使用的是“libsvm”格式（label:feature），而我无法从我的数据集中获得。我正在研究Java，我从MySQL数据库获取数据。。。以下是我使用的代码：

public class SparkML {
    public static void main(String[] args) throws IOException {

        //This two lines hide spark logs
        Logger.getLogger("org").setLevel(Level.ERROR);
        Logger.getLogger("akka").setLevel(Level.ERROR);

        //Here I create the spark session
        SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("Test").config("spark.master", "local[*]").getOrCreate();

        // This three lines take care of DB connection   
        Properties dbProperties = new Properties();
        dbProperties.load(new FileInputStream(new File("properties.flat")));
        String jdbcUrl = dbProperties.getProperty("jdbcUrl");

        // Retrieving training data
        String table = "spark_tests.sparkTrainData";
        Dataset<Row> train = spark.read().jdbc(jdbcUrl, table, dbProperties);

        // Retrieving test data    
        table = "spark_tests.sparkTrainData";
        Dataset<Row> test = spark.read().jdbc(jdbcUrl, table, dbProperties);

        NaiveBayes nb = new NaiveBayes();
        NaiveBayesModel model = nb.fit(train); //When executing this, I get "java.lang.IllegalArgumentException: Field "features" does not exist."    
    }
}

公共类SparkML{
公共静态void main（字符串[]args）引发IOException{
//这两行隐藏了spark日志
Logger.getLogger（“org”）.setLevel（Level.ERROR）；
Logger.getLogger（“akka”）.setLevel（Level.ERROR）；
//在这里，我创建了spark会话
SparkSession spark=SparkSession.builder（）.appName（“Test”）.config（“spark.master”，“local[*]”）。getOrCreate（）；
//这三条线路负责DB连接
Properties dbProperties=新属性（）；
load（新文件输入流（新文件（“properties.flat”））；
字符串jdbcUrl=dbProperties.getProperty（“jdbcUrl”）；
//检索训练数据
String table=“spark\u tests.sparkTrainData”；
Dataset train=spark.read（）.jdbc（jdbcUrl，table，dbProperties）；
//检索测试数据
表=“火花试验.火花训练数据”；
Dataset test=spark.read（）.jdbc（jdbcUrl，table，dbProperties）；
NaiveBayes nb=新的NaiveBayes（）；
NaiveBayesModel=nb.fit（train）；//执行此操作时，我得到“java.lang.IllegalArgumentException:字段“features”不存在”
}
}

你知道我怎样才能做到这一点吗？或者有没有别的方法？我已经检查了Spark的API和Spark的教程，它们只适用于*.txt文件

MLlib支持存储在一台机器上的局部向量和矩阵，以及由一个或多个RDD支持的分布式矩阵。局部向量和局部矩阵是用作公共接口的简单数据模型。基本的线性代数运算由Breeze提供。监督学习中使用的训练示例在MLlib中称为“标记点”

您必须将数据转换为“标记点”，如果您提供列车数据的示例，也许我可以帮助您编写代码