使用Spark機器學習，流技術和Kafka API監視實時Uber數據（第2部分）
這篇文章是該系列文章的第二部分，我們將建立一個實時示例，用於分析和監視Uber車載GPS行程數據 。 如果您尚未閱讀本系列的第一部分 ，則應先閱讀。 第一篇文章討論了使用Apache Spark的K-means算法創建機器學習模型，以基於位置對Uber數據進行聚類。 第二篇文章將討論將保存的K-means模型與流數據一起使用，以對Uber汽車在何時何地進行集羣進行實時分析。 用例示例：地理上集羣的
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