AZ
это не совсем адаптер для скупа (тут гуглите oraoop) но он позволяет параллельно зачитать таблицу в хайв например, и сохранить ее в хдфс - то что надо для адхок аналитики
Имеется df для SparkML, упорядоченный по времени, где хочется по показаниям строки прогнозировать результаты следующей прогнав сии данные через модель, а как реально представить данные для модели из датафрейма ?
Т.е. самый простой пример есть df с 1 колонкой, где df[1:] - фичесы, а df[:-1 ], - целевое для модели. Как представить такой df для sparkML ?