请教一下 Spark 中如何将多个 Spark ml 模型应用到单个 Dataset/DataFrame 的每个分区中，实一次运行训练多个模型?

类似于如下的操作，根据 key 分组，对每个分组应用 mllib 里的算法训练一个模型

val input = spark.read.load(..) val models = input .groupByKey(x => x.age) .mapGroups{ (k, v) => val subset = v.toList.toDS someModel.fit(subset) } 

mllib 的算法好像需要接收 rdd 类型数据，但分组后的数据是 Iterable ？