如何将pyspark模型保存到pickle文件

将 PySpark 模型保存为 pickle 文件可以通过以下步骤实现：

pip install pyspark

from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
import pickle

# 创建一个简单的 LogisticRegression 模型
lr = LogisticRegression(featuresCol="features", labelCol="label")

# 假设已经准备好了训练数据 df
model = lr.fit(df)

# 指定要保存模型的文件路径
model_path = "model.pkl"

# 使用 pickle 将模型保存到文件
with open(model_path, 'wb') as f:
    pickle.dump(model, f)

至此，PySpark 模型已成功保存为 pickle 文件。可以使用以下代码加载 pickle 文件中的模型并进行预测：

# 加载保存的模型
with open(model_path, 'rb') as f:
    loaded_model = pickle.load(f)

# 使用加载的模型进行预测
predictions = loaded_model.transform(test_df)

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