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。

完整讲解Python UDTF的生命周期、schema、LATERAL、Arrow、日期与文本展开、按表参数分区汇总，并修正动态analyze示意代码中的错误。

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。

完整解释 PySpark 原生分发、Conda、venv-pack、PEX 与 uv 的依赖管理方式，逐一对应归档路径和解释器配置，并指出集群兼容与短例缺口。