Разработать список вложенных списков / обход дерева

Я бы не использовал Spark в первую очередь, но если вы действительно привержены конкретному стеку, вы можете комбинировать кучу трансформаторов мл, чтобы получить наилучшие совпадения. Вам понадобятся Tokenizer (или split):

import org.apache.spark.ml.feature.RegexTokenizer

val tokenizer = new RegexTokenizer().setPattern("").setInputCol("text").setMinTokenLength(1).setOutputCol("tokens")

NGram (например, 3 грамма)

import org.apache.spark.ml.feature.NGram

val ngram = new NGram().setN(3).setInputCol("tokens").setOutputCol("ngrams")

Vectorizer (например CountVectorizer или HashingTF):

import org.apache.spark.ml.feature.HashingTF

val vectorizer = new HashingTF().setInputCol("ngrams").setOutputCol("vectors")

и LSH:

import org.apache.spark.ml.feature.{MinHashLSH, MinHashLSHModel}

// Increase numHashTables in practice.
val lsh = new MinHashLSH().setInputCol("vectors").setOutputCol("lsh")

Объединить с Pipeline

import org.apache.spark.ml.Pipeline

val pipeline = new Pipeline().setStages(Array(tokenizer, ngram, vectorizer, lsh))

Fit на примерах:

val query = Seq("Hello there 7l | real|y like Spark!").toDF("text")
val db = Seq(
  "Hello there