Я не могу найти пример, который показывает, что модель Spark ML сохраняется - для обработки с mleap позже - без прогнозируемого Spark фрейма данных.
Каково значение этого фрейма данных и почемунужно ли сохранять модель?
Пример:
fittedPipeline.serializeToBundle("jar:file:/tmp/pyspark.example.zip", fittedPipeline.transform(df2))