spark预测算法代码

Spark是一个强大的大数据处理框架，它支持多种机器学习算法，包括用于预测分析的模型。例如，使用MLlib（Spark的机器学习库），你可以编写如下的Scala代码示例来实现线性回归预测：

import org.apache.spark.ml.regression.LinearRegression
import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler

// 加载数据
val data = spark.read.format("csv")
   .option("header", "true")
   .load("data.csv")

// 定义特征列和目标变量
val assembler = new VectorAssembler()
   .setInputCols(Array("feature1", "feature2", "feature3")) // 替换为实际的特征列名
   .setOutputCol("features")

// 创建DataFrame包含特征和标签
val assembledData = assembler.transform(data)
val Array(trainingData, testData) = assembledData.randomSplit(Array(0.7, 0.3)) // 划分训练集和测试集

// 初始化并训练模型
val lr = new LinearRegression().setLabelCol("label") // 替换为实际的目标变量名
val model = lr.fit(trainingData)

// 预测
val predictions = model.transform(testData)

// 输出预测结果
predictions.show()

这里假设你已经有了一个CSV文件，其中包含了特征列和一个名为"label"的目标变量。你需要将`feature1`, `feature2`, `feature3`和`label`替换为你实际的数据结构。