我是小蕉。
这几个月一直在考虑机器学习要怎么落地，要怎么做在线预测，但是一直都是有点懵这样。很疑惑要怎么去做，毫无头脑，大量资料都是分析怎么好怎么好也没说怎么落地啊。。。
不信邪的小蕉，开始发功，谁知道呢，试试看嘛，又不亏。
然后看了王益大大的机器学习讲座，受益匪浅，大致意思就是我们还是要好好理解底层的东西，不要以为大数据就是Hadoop，或者google，这两个都是行业的佼佼者。因为用着感觉有限制，大牛带团队花了五年准备三年实施开发了一套分布式机器学习系统。是用Go语言写的，入门还是蛮痛苦的，蓝瘦。
所以话说回来了，那机器学习想要落地，跟现在火得一逼的python有毛关系？毕竟一个是java一个是c++。现在绝大部分都是一条龙训练模型测试模型进行模型调参，看起来就是离线计算能这样用，但也不可能每一次都完全算一遍啊，这得多痛苦呢？？那模型训练更新的频率应该是怎样呢？？
对于具体场景怎么落地，过去一段时间都还是很难去想象，然后昨天晚上四点突然几百个雷加几千个闪电把我惊醒了，脑子好像一下子开了个开关，突然有目标怎么去落地了。
就目前而言，大多数数据还是Hadoop平台上，前期已经在这上面有了一些的应用，也有了一定的技术积累。而且我们公司现在也没有现成的python环境可以使用也没人会吖，咋办？？
所以短期来看一个比较靠谱的落地架构是，kafka+Spark Streaming+Spark MLlib。MLlib通过分布式机器学习训练模型，然后保存到hdfs上，Spark Streaming定期去hdfs上获取并更新模型，然后从kafka收取消息直接进行预测，并通过kafka回传给业务系统。
有人说Hadoop这套太慢，我们暂时没有语音图像文本需要处理，我暂时就用不着这些，即使我要用，短时间内从外部采购成熟产品看起来比较靠谱，这不是一天半会的事情。
但是长期来看，还是要逐渐将计算搬到python这套平台上，为什么呢？？这是为什么呢？？有了Spark MLlib不是可以包大天下了吗？
架构大概是，django+parallel python+各种各样的机器学习框架，比如tensorflow，scikit-learn,pandas,numpy等等，绝对能实现绝大部分的需求。
但是短期内至少三个月内不应该强行搭建，应该进行技术积累，毕竟上一次开发django程序是在两年前。
还有人问为何要用python，因为python机器学习库多啊，开发起来biu biu biu的，还需要其他理由吗？？真是的。
谢谢闪电！！！小的给您请安了。
接下来会进行实战，踩坑了再一起玩耍吧，这篇在地铁上写的大家将就着看。现在搬新职场了吸甲醛去，求推荐哪个牌子的口罩比较好，哪个保健品比较好，留言就行了感谢大家。
ios的小伙伴赞赏我看不到的喔，记得留言。
