我仍在使用Spark 1.6，并训练了StandardScalar，希望将其保存并在以后的数据集中重复使用。
使用提供的示例，我可以成功地转换数据，但是找不到保存经过训练的归一化器的方法。
有什么方法可以保存经过训练的规范化工具？
假设您已经创建了scalerModel：
import org.apache.spark.ml.feature.StandardScalerModel
scalerModel.write.save("path/folder/")
val scalerModel = StandardScalerModel.load("path/folder/")
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