from pyspark.ml.regression import RandomForestRegressionModelrf = RandomForestRegressor(labelCol="label",featuresCol="features", numTrees=5, maxDepth=10, seed=42)rf_model = rf.fit(train_df)rf_model_path = "./hdfsData/" + "rfr_model"rf_model.save(rf_model_path)

当我第一次尝试保存模型时，这些代码是有效的。但是当我再次尝试将模型保存到相同的路径时，出现了以下错误：

Py4JJavaError: An error occurred while calling o1695.save. : java.io.IOException: Path ./hdfsData/rfr_model already exists. Please use write.overwrite().save(path) to overwrite it.

然后我尝试了：

rf_model.write.overwrite().save(rf_model_path)

结果出现了：

AttributeError: ‘function’ object has no attribute ‘overwrite’

看起来pyspark.mllib模块提供了overwrite功能，但pyspark.ml模块没有。如果我想用新模型覆盖旧模型，有人知道如何解决这个问题吗？谢谢。

回答：

你看到的消息是Java错误消息，而不是Python的。你应该先调用write方法：

rf_model.write().overwrite().save(rf_model_path)