Flink是流处理的明显选择，然而Spark拥有成熟的ML pipelines，是否可以先在Spark中训练模型，将其保存为CrossValidatorModel，然后部署到Flink中的流数据中？全部使用scala语言？

回答：

Flink目前（2017年3月，Flink 1.2版本）还不支持在流上服务机器学习模型。然而，这是社区目前正在讨论的一个功能。

您可以提交一个JIRA请求，以在Flink中添加此功能。

在Flink正式支持之前，可能有其他方法将模型加载到Flink中。（免责声明：我对Spark ML并不专业）。根据Java文档，CrossValidatorModel似乎有一个write()方法，该方法返回一个带有save(String path)方法的MLWriter。

您可以在Spark中构建模型，使用MLWriter保存模型，然后在Flink中使用MLReader再次加载并在流中使用它。