pyspark模型加载预测

Pyspark是一个基于Python的Apache Spark分布式计算库，它可以帮助我们在大数据集上进行机器学习。如果你已经训练了一个Spark MLlib（以前称为MLlib）或PySpark ML的模型，例如线性回归、随机森林或者深度学习模型，你可以按照以下步骤将模型加载并在新的数据上进行预测：

1. **导入必要的库**：

   from pyspark.ml import PipelineModel
   from pyspark.sql import SparkSession

2. **创建SparkSession**（如果还没有的话）：

   spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

3. **加载模型**：

   model_path = "path/to/your/model"  # 替换为实际保存模型的路径
   model = PipelineModel.load(spark, model_path)

4. **准备输入数据**：
确保数据已经被转换成Spark DataFrame，并且列名和模型训练时一致。可以使用`spark.createDataFrame()`或读取现有的CSV/Parquet等文件。

5. **进行预测**：

   predictions_df = model.transform(input_data)  # input_data替换为你的DataFrame实例
   result = predictions_df.select("prediction_column")  # 选择你关心的结果列

6. **查看预测结果**：

   print(result.show())