如何将多个Spark ml模型拟合到单个Dataset/DataFrame的每个分区子集？

在Spark中，可以使用mapPartitions函数将多个Spark ML模型拟合到单个Dataset/DataFrame的每个分区子集。

mapPartitions函数是一个转换操作，它将应用于RDD/Dataset/DataFrame的每个分区。它接受一个函数作为参数，该函数将迭代器作为输入，并返回一个新的迭代器。在这个函数中，我们可以对每个分区的数据进行处理。

要将多个Spark ML模型拟合到单个Dataset/DataFrame的每个分区子集，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的Spark ML库和函数：

import org.apache.spark.ml.PipelineModel
import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler
import org.apache.spark.sql.Row

1. 定义一个函数，该函数将迭代器作为输入，并在每个分区上进行模型拟合：

def fitModels(iter: Iterator[Row]): Iterator[Row] = {
  // 加载并应用模型
  val model1 = PipelineModel.load("model1_path")
  val model2 = PipelineModel.load("model2_path")
  
  // 对每个分区的数据进行模型拟合
  val result = iter.map { row =>
    val features = row.getAs[Vector]("features")
    
    val prediction1 = model1.transform(features)
    val prediction2 = model2.transform(features)
    
    Row.fromSeq(row.toSeq ++ Seq(prediction1, prediction2))
  }
  
  result
}

在上面的代码中，我们首先加载并应用了两个模型（model1和model2）。然后，对于每个分区的数据，我们使用这两个模型进行预测，并将预测结果添加到原始数据中。最后，我们返回一个新的迭代器，其中包含了原始数据和预测结果。

1. 使用mapPartitions函数将上述函数应用于Dataset/DataFrame的每个分区：

val result = dataset.mapPartitions(fitModels)

在上面的代码中，dataset是要进行模型拟合的Dataset/DataFrame。通过调用mapPartitions函数，并传递上述定义的函数fitModels作为参数，我们可以将多个模型拟合到每个分区的子集上。

需要注意的是，上述代码中的模型路径需要根据实际情况进行修改，以指向正确的模型文件路径。

这样，我们就可以将多个Spark ML模型拟合到单个Dataset/DataFrame的每个分区子集中。