无法从 pyspark 加载管道模型

Question

您好，我尝试在 pyspark 中使用管道模型加载保存的管道。

    selectedDf = reviews\
        .select("reviewerID", "asin", "overall")

    # Make pipeline to build recommendation
    reviewerIndexer = StringIndexer(
        inputCol="reviewerID",
        outputCol="intReviewer"
        )
    productIndexer = StringIndexer(
        inputCol="asin",
        outputCol="intProduct"
        )
    pipeline = Pipeline(stages=[reviewerIndexer, productIndexer])
    pipelineModel = pipeline.fit(selectedDf)
    transformedFeatures = pipelineModel.transform(selectedDf)
    pipeline_model_name = './' + model_name + 'pipeline'
    pipelineModel.save(pipeline_model_name)

此代码成功地将模型保存在文件系统中，但问题是我无法加载此管道以将其用于其他数据。当我尝试使用以下代码加载模型时，我遇到了这种错误。

        pipelineModel = PipelineModel.load(pipeline_model_name)

Traceback (most recent call last):
  File "/app/spark/load_recommendation_model.py", line 12, in <module>
    sa.load_model(pipeline_model_name, recommendation_model_name, user_id)
  File "/app/spark/sparkapp.py", line 142, in load_model
    pipelineModel = PipelineModel.load(pipeline_model_name)
  File "/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/ml/util.py", line 311, in load
  File "/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/ml/pipeline.py", line 240, in load
  File "/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/ml/util.py", line 497, in loadMetadata
  File "/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/rdd.py", line 1379, in first
ValueError: RDD is empty

有什么问题？我该如何解决这个问题？

Answer 1

我有同样的问题。问题是我在节点集群上运行 Spark，但我没有使用共享文件系统来保存我的模型。因此，保存经过训练的模型会导致将模型的数据保存在内存中有数据的 Spark 工作人员上。当我想加载数据时，我使用了与保存过程相同的路径。在这种情况下，Spark master 去 ITS LOCAL 的指定路径中查找模型，但那里的数据不完整。因此，它断言 RDD（数据）是空的（如果您查看保存模型的目录，您会看到只有 SUCCESS 文件，但对于加载模型，另外两个 part-0000 文件是必要）。

使用像 HDFS 这样的共享文件系统可以解决这个问题。