PySpark支持在Spark集群环境下生成TFRecord样本。通过加载tfrecord2.120.3.0.jar包，您可以对DataFrame数据进行格式转换并直接输出到HDFS上，方便后续使用TensorFlow进行进一步的样本加工和数据训练。此功能适用于Spark2.12版本。

以下是使用PySpark生产TFRecord样本并输出到HDFS上的示例代码：

导入必要的库

from pyspark.sql.functions import *

from pyspark.ml.feature import VectorAssembler

from pyspark.ml.feature import TFRecordAssembler

加载数据并转换为DataFrame格式

data = spark.read.format("csv").load("/path/to/data")

data = data.select(

col("feature1").cast("double"),

col("feature2").cast("double"),

col("label").cast("integer")

)

将特征向量合并为单个向量

assembler = VectorAssembler(inputCols=["feature1", "feature2"], outputCol="features")

data = assembler.transform(data)

转换为TFRecord格式并输出到HDFS

tfAssembler = TFRecordAssembler(

inputCol="features",

labelCol="label",

outputPath="/path/to/output",

compressionType="GZIP"

)

tfAssembler.transform(data).write.format("tfrecords").save()