VectorAssembler是将给定列列表组合成单个向量列的转换器。为了训练逻辑回归和决策树等ML模型，将原始特征和不同特征转换器生成的特征组合成一个特征向量是很有用的。VectorAssembler接受以下输入列类型:所有数值类型、布尔类型和向量类型。在每一行中，输入列的值将按照指定的顺序连接到一个向量中。
  假设我们有一个带有id，hour，mobile，userFeatures和clicked列的DataFrame：

id	hour	mobile	userFeatures	clicked
0	18	1.0	[0.0, 10.0, 0.5]	1.0

  userFeatures是一个包含三个用户特征的向量列。我们希望将hour，mobile和userFeatures合并成一个称为特征的单一特征向量，并使用它来预测是否被点击。如果我们将VectorAssembler的输入列设置为hour，mobile和userFeatures，并将列输出到特征，则在转换后，我们应该得到以下DataFrame：

id	hour	mobile	userFeatures	clicked	features
0	18	1.0	[0.0, 10.0, 0.5]	1.0	[18.0, 1.0, 0.0, 10.0, 0.5]

实现如下：

package org.apache.spark.examples.ml

import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler
import org.apache.spark.ml.linalg.Vectors
import org.apache.spark.sql.SparkSession

object VectorAssemblerExample {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
        val spark = SparkSession
            .builder
            .master("local[*]")
            .appName("VectorAssemblerExample")
            .getOrCreate()

        val dataset = spark.createDataFrame(
            Seq((0, 18, 1.0, Vectors.dense(0.0, 10.0, 0.5), 1.0))
        ).toDF("id", "hour", "mobile", "userFeatures", "clicked")

        val assembler = new VectorAssembler()
            .setInputCols(Array("hour", "mobile", "userFeatures"))
            .setOutputCol("features")

        val output = assembler.transform(dataset)
        println("Assembled columns 'hour', 'mobile', 'userFeatures' to vector column 'features'")
        output.select("features", "clicked").show(false)

        spark.stop()
    }
}