使用Spark SQL进行流式机器学习计算（上）

今天来和大家聊一下如何使用Spark SQL进行流式数据的机器学习处理。本文主要分为以下几个章节：

* 什么是流式机器学习
* 机器学习模型获取途径
* 系统演示
1. 什么是流式机器学习

通常，当我们听到有人提到实时数据机器学习时，其实他们是讨论：

* 他们希望有一个模型，这个模型利用最近历史信息来进行预测分析。举一个天气的例子，如果最近几天都是晴天，那么未来几天极小概率会出现雨雪和低温天气
* 这个模型还需要是可更新的。当数据流经系统时，模型是可以随之进化升级。举个例子，随着业务规模的扩大，我们希望零售销售模型仍然保持准确。

第一个例子我们可以将它归为时序预测。第二个例子中，模型需要更新或者重新训练，这是一个non-stationarity问题。时序预测和non-stationarity数据分布是两类不同的问题。本文主要关注第二类问题，对于这类问题，一般的解决方

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