sparkmllib在jar包中加载模型

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：

// 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。