两样本Kolmogorov-Smirnov检验SCALA误差

我试图用分布[6,6]计算SCALA中的de kolmogorov-Smirnov检验，假设在原始分布中，所有的值都是相同的p（6）=1。这就是我尝试的方式：

val data: RDD[Double] = sc.parallelize(Seq(6, 6))
val myCDF = Map(6 -> 1)
val testResult2 = Statistics.kolmogorovSmirnovTest(data, myCDF)
println(testResult2)

这是我得到的错误：

notebook:3: error: overloaded method value kolmogorovSmirnovTest with alternatives:   (data: org.apache.spark.api.java.JavaDoubleRDD,distName: String,params: Double*)org.apache.spark.mllib.stat.test.KolmogorovSmirnovTestResult <and>   (data: org.apache.spark.rdd.RDD[Double],distName: String,params: Double*)org.apache.spark.mllib.stat.test.KolmogorovSmirnovTestResult <and>   (data: org.apache.spark.rdd.RDD[Double],cdf: Double => Double)org.apache.spark.mllib.stat.test.KolmogorovSmirnovTestResult  cannot be applied to (org.apache.spark.rdd.RDD[Double], scala.collection.immutable.Map[Int,Int]) val testResult2 = Statistics.kolmogorovSmirnovTest(data, myCDF)

notebook:3:错误：重载方法值kolmogorovSmirnovTest和可选项：（数据：org.apache.spark.api.java.JavaDoubleRDD，distName:String，params:Double*）org.apache.spark.mllib.stat.test.KolmogorovSmirnovTestResult（数据：org.apache.spark.rdd.rdd[Double]，distName:String，params:Double*））org.apache.spark.mllib.stat.test.KolmogorovSmirnovTestResult（数据：org.apache.spark.rdd.rdd[Double]，cdf:Double=>Double）org.apache.spark.mllib.stat.test.kolmogorovsmirnovstresult不能应用于（org.apache.spark.spark.rdd.rdd[Double]，scala.collection.immutable.Map[Int]，Int]）testResult2=Statistics.kolmogorovsmirnovsmirnovstresult（数据

有人知道它为什么不起作用吗？ 另外，您知道是否可以在PySpark中执行此操作吗？或者我必须从PySpark中提取SCALA代码？

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谢谢

这和Pypark有什么关系吗？@Andreytukin，我想他是在用jupyter跑步。Spark在这里做什么？它在一堆Spark虚拟机上跑步。