spark2加载模型如何指定压缩算法

在Spark2中加载模型时，可以使用`MLReader`类的`load`方法指定压缩算法。该方法的具体调用方式如下所示：

import org.apache.spark.ml.util.MLReader

val reader: MLReader[MyModel] = myModelInstance.reader
val loadedModel: MyModel = reader.load(pathToModelDirectory)

在上述代码中，`MyModel`代表要加载的模型类，`myModelInstance`代表要加载的模型实例，`pathToModelDirectory`代表模型所在的目录路径。如果要指定压缩算法，可以在`load`方法中传入`CompressionCodec`参数，例如：

import org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec

val reader: MLReader[MyModel] = myModelInstance.reader
val loadedModel: MyModel = reader.load(pathToModelDirectory, new GzipCodec())

在上述代码中，使用`GzipCodec`压缩算法来加载模型。如果要使用其他压缩算法，可以使用相应的压缩算法类来替换`GzipCodec`。

相关问题

spark2 加载随机森林模型时如何指定压缩算法

在Spark2中加载随机森林模型时，可以使用`MLReader`类的`load`方法，同时指定压缩算法。具体的示例代码如下所示：

import org.apache.spark.ml.classification.RandomForestClassificationModel
import org.apache.spark.ml.util.MLReader
import org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec

val reader: MLReader[RandomForestClassificationModel] = new RandomForestClassificationModel().reader
val model = reader.load(modelPath, new GzipCodec())

在上述代码中，我们使用`RandomForestClassificationModel`类加载随机森林模型，同时指定了`GzipCodec`压缩算法。如果需要使用其他压缩算法，只需将`GzipCodec`替换为其他压缩算法即可。

需要注意的是，如果在训练随机森林模型时使用了压缩算法，那么在加载模型时也需要指定相同的压缩算法。否则，可能会导致模型加载失败。

spark2中使用龙芯的lzs压缩算法

在Spark 2中使用龙芯的LZS压缩算法与Spark 1类似，需要在Spark的配置文件中设置相关的参数。具体地，在Spark 2的配置文件`spark-defaults.conf`中添加以下两行配置：

spark.io.compression.codec lzo
spark.io.compression.lzo.codec com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec

其中，第一行配置表示使用LZO压缩算法，第二行配置表示使用Hadoop的LZO压缩算法实现。需要注意的是，在使用LZS压缩算法时，还需要安装LZS库和Hadoop的LZO压缩算法库，以便Spark程序能够正确地使用它们。

另外，需要注意的是，LZS压缩算法只能在龙芯处理器上发挥最佳性能，如果在其他处理器上运行，可能不会比其他压缩算法更优秀。因此，在使用LZS压缩算法时，需要保证运行Spark程序的机器是龙芯处理器。