Flink 是流式传输的明显选择，但是Spark已经成熟ML pipelines，是否可以在 Spark 中训练模型，将其保存为 CrossValidatorModel 并部署到 Flink 中的流式处理数据？都在scala？
Flink 目前(2017 年 3 月，Flink 1.2(不支持为流提供机器学习模型。但是，这是社区目前正在讨论的功能。
请随时在 Flink 中提交 JIRA 以请求该功能。
在 Flink 获得官方支持之前，可能还有其他方法可以将模型加载到 Flink 中。(免责声明：我真的不是Spark ML的专家(。从JavaDocs来看，CrossValidatorModel似乎有一个方法write()，它返回一个带有save(String path)方法的MLWriter。
你可以在 Spark 中构建模型，使用 MLWriter 保存模型，然后使用 MLReader 在 Flink 中再次加载它并在流中使用它。