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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