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如何为实时交易数据设计架构以将其分类为欺诈？
使用 Scala 和 Spark MLLib 使用历史数据开发、训练和测试随机森林分类器 ML 模型并持久化。
实时交易数据使用 Apache Kafka 从一个主题获取，Spark Streaming 处理并写入另一个主题，以通过分类器 ML 模型进行预测。
我的顾虑:
我如何提供并获得预测 当前交易数据使用上述 ML 模式从 Kafka 主题收到？
获得预测的最佳实践是什么 在线当前单笔交易数据使用已经训练和测试过的 ML 模型？
欢迎任何设计建议。
最佳答案
您可以在训练后保存模型并实时使用 api 进行预测。例如，
https://databricks.gitbooks.io/databricks-spark-reference-applications/content/twitter_classifier/predict.html
另一种解决方案可能是使用苏打水并使用 POJO:https://github.com/h2oai/sparkling-water/tree/master/examples#step-by-step-through-weather-data-example
关于apache-spark - 使用 Spark Streaming 和机器学习实时预测在线数据，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/45395637/
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关闭。这个问题是opinion-based .它目前不接受答案。 想改善这个问题吗？更新问题，以便可以通过 editing this post 用事实和引文回答问题. 4 个月前关闭。 Improve
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！