从 ParamGrid、Pipeline 和 Evaluator 出发比较交叉验证与一次留出，明确训练成本、独立测试集、随机性、数据泄漏和原示例的评价边界。

把 Tokenizer、HashingTF 和逻辑回归连成可复用的文本处理流程，理解 Pipeline 与 PipelineModel 的训练推断关系、参数覆盖和持久化边界。

完整实现两个Python批读取数据源：以元组逐行产出，或直接yield Arrow RecordBatch，理解注册、schema、分区与序列化约束。

从本地 socket 词频示例理解流式 DataFrame、增量结果表和三种输出模式，并区分事件时间、水位线与端到端容错的真正前提。