model.freqItemsets алгоритм FPGROWTH является искрой 2.4 не показывает никаких результатов для полного набора данных

Question

model.freqItemsets Алгоритм FPGROWTH является искрой 2.4, не показывает никаких результатов для полного набора данных 16 ГБ, но та же модель или код работает для набора данных образца 1 ГБ, который является подмножеством или набором данных из набора данных 16 ГБ

фрагмент кода

import org.apache.spark._
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.log4j.Level

import org.apache.spark._
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.log4j._
import scala.io.Source
import java.nio.charset.CodingErrorAction
import scala.io.Codec
import org.apache.spark.mllib.recommendation._

import org.apache.spark.ml.fpm.FPGrowth
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.mllib.fpm.FPGrowthModel
import org.apache.spark.sql.DataFrame
import org.apache.spark.sql.functions.explode



object Full_Data_Association_4 {

    def main(args: Array[String]) {

        Logger.getLogger("org").setLevel(Level.ERROR)
        val ss = SparkSession
                      .builder
                      .appName("Fpgrowth_1").getOrCreate()

        import ss.implicits._

        val  in = ss.read.textFile(args(0))

        val in_2 = in.map(x => x.split("\t")(1))

        val in_3 =  in_2.map(t => t.split(",")).toDF("items")

        val fpgrowth = new FPGrowth().setItemsCol("items")
                        .setMinSupport(0.1).setMinConfidence(0.6)

        val model = fpgrowth.fit(in_3)

        model.freqItemsets.show(300)
    }

И я получаю следующий вывод:

+-----+----+
|items|freq|
+-----+----+
+-----+----+

Answer 1

Это означает, что при минимальной поддержке 0,1 и минимальной достоверности 0,6 результат отсутствует.Попробуйте указать другое значение, скажем, минимальную поддержку как .001, вы можете получить некоторый результат (в зависимости от набора данных)