sparkmllib在jar包中加载模型
时间: 2023-12-09 13:05:38 浏览: 30
在 Spark MLlib 中,可以通过 `org.apache.spark.ml.PipelineModel` 类来加载保存在 jar 包中的模型。下面是一个示例代码:
```java
// 加载 jar 包中保存的模型
PipelineModel model = PipelineModel.read().load("path/to/your/model.jar");
// 使用模型进行预测
Dataset<Row> inputData = ... // 要进行预测的数据
Dataset<Row> predictions = model.transform(inputData);
```
在这个示例中,我们使用 `PipelineModel.read().load("path/to/your/model.jar")` 方法来加载保存在 jar 包中的模型。然后,我们使用 `model.transform(inputData)` 方法来对输入数据进行预测。
需要注意的是,如果你想在使用 Spark MLlib 进行预测时,使用保存在 jar 包中的模型,那么你需要在打包 jar 包时,将模型文件也打包到 jar 包中。可以使用如下命令来打包:
```
jar cvf your_application.jar -C /path/to/your/application .
```
其中,`your_application.jar` 是你要打包的 jar 包名称,`/path/to/your/application` 是你的应用程序所在目录。
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dolphinscheduler工作流中的spark任务,jar包中的变量值,怎么通过dolphinscheduler配置
DolphinScheduler支持在任务的高级属性中配置Spark任务的参数,包括Spark任务的JAR包路径、主类、参数等。你可以在这里配置你的jar包中的变量值,然后在任务执行时通过参数传递给Spark任务。
具体步骤如下:
1. 在DolphinScheduler的工作流中,选择一个Spark任务,在其高级属性中配置JAR包路径、主类和参数。在参数中,您可以使用`${}`语法来引用变量。例如,假设您的jar包中包含一个参数`inputPath`,您可以在DolphinScheduler的参数中这样引用:`${inputPath}`。
2. 点击“保存”按钮保存更改。
3. 在工作流运行时,DolphinScheduler会将参数的值传递给Spark任务。在Spark任务中,您可以使用`args`数组来接收这些参数。例如,如果在DolphinScheduler中传递了`inputPath`参数,您可以在Spark任务中这样接收:
```scala
val inputPath = args(0)
```
注意:在DolphinScheduler中配置的参数将被传递给Spark任务的`args`数组中,以数字下标的形式按顺序存储。因此,如果您需要传递多个参数,必须确保它们在DolphinScheduler中的顺序与Spark任务中`args`数组中的顺序相同。
另外,如果您的jar包中包含了配置文件,您可以在DolphinScheduler的参数中配置配置文件的路径,并在Spark任务中使用这些配置文件来获取变量值。例如,您可以在DolphinScheduler中配置一个名为`configFile`的参数,其值为配置文件的路径,然后在Spark任务中使用`ConfigFactory.parseFile(new File(configFile))`来加载配置文件,并获取其中的变量值。
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```java
@Autowired
private ResourceLoader resourceLoader;
public void getResource() throws IOException {
Resource resource = resourceLoader.getResource("classpath:file.txt");
InputStream inputStream = resource.getInputStream();
// 处理输入流
}
```
其中,`classpath:` 前缀表示资源文件位于 classpath 路径下,Spring Boot 会自动搜索 classpath 下的所有 jar 包中的资源文件。如果资源文件位于 jar 包的根目录下,则可以直接使用 `classpath:file.txt` 的形式获取;如果资源文件位于 jar 包的某个子目录下,则可以使用 `classpath:dir/file.txt` 的形式获取。