スカラーからJava 8 MLeapへの翻訳

Question

MLeapを使用してSpark MLマシンラーニングモデルを展開し、それらを使用してリアルタイムで予測します。

作成者はScalaチュートリアルを出しましたが、私はJava 8コードベースをサポートする必要があります。

どのように私は、Java 8で次のコードを実装します：

val pipeline = SparkUtil.createPipelineModel(uid = "pipeline", Array(featureModel, rfModel)) 

val sbc = SparkBundleContext() 
for(bf <- managed(BundleFile("jar:file:/tmp/mnist.model.rf.zip"))) { 
     pipeline.writeBundle.save(bf)(sbc).get 
     } 

val bundle = (for(bundleFile <- managed(BundleFile("jar:file:/tmp/simple-spark-pipeline.zip"))) yield { 
    bundleFile.loadMleapBundle().get 
}).opt.get 

Answer 1

あなただけのプレーンなスパークMLの変圧器を使用している場合は、あなたが簡単にあなたのモデルを保存し、ロードするためにSimpleSparkSerializerを使用することができます。

省：

new SimpleSparkSerializer().serializeToBundle(model, "jar:file:/tmp/model.zip", trainData); 

ロード：

Transformer model = new SimpleSparkSerializer().deserializeFromBundle("jar:file:/tmp/model.zip");