Scala 将矩阵转换为RDD-ApacheSpark

我有一个8 x 252的密度矩阵。和列名数组252。我想把这个densematrix转换成RDD

密度矩阵：

2.00 3.00 ...
3.00 3.01 ...

列数组：

Array（“Column1”、“Column2”和…）

我想将上述内容转换为Dataframe，如下所示

Column1 Column2   ..
2.00    3.00      ..
3.00    4.00      ..

有人能帮我吗？

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如果不是数据帧，至少要有一个RDD

sc.parallelize（mat.rowIter.toSeq）

但让RDD具有8行的意义让我难以捉摸：）如何将其转换为数据帧？我基本上希望结果在Dataframe中，这样就可以更容易地基于列名提取值。

.map（u.toArray）。toDF

和

按索引选择

可能是最简单的解决方案。我用RDD[Vector]和RDD[Row]尝试了这一点，但我得到了一些结果。value toDF不是org.apache.spark.rdd.rdd[org.apache.spark.ml.linalg.Vector]的成员，我使用了sqlcontext，还导入了implicitsnippet，我已经展示了它在任何最新的（2.0+）spark版本中都应该有效。如果使用1.x，请添加元组包装器