Spark集群模型覆盖保存 （解决方法与步骤）
下面内容仅为某些场景参考，为稳妥起见请先联系上面的专业技术工程师，具体环境具体分析。
2023-09-18 20:10 79
可以使用以下方法将Spark集群模型保存到Spark集群上：
1. 使用`spark.ml.PipelineModel`的`save`方法，该方法将模型保存到分布式文件系统上，例如HDFS或S3。示例代码如下：
```python model.save("hdfs:/path/to/model") ```
2. 使用`spark.ml.PipelineModel`的`write`方法，该方法将模型保存到分布式文件系统上，并且支持不同的格式，例如Parquet或JSON。示例代码如下：
```python model.write.format("parquet").save("hdfs:/path/to/model") ```
3. 使用`spark.ml.PipelineModel`的`write`方法，将模型保存到本地文件系统上。示例代码如下：
```python model.write.save("file:/path/to/local/model") ```
无论使用哪种方法，保存模型后，可以使用`load`方法将模型重新加载到Spark集群中进行使用。示例代码如下：
```python loaded_model = PipelineModel.load("hdfs:/path/to/model") ```
请注意，保存和加载模型的路径需要根据实际情况进行修改。
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