录制于 SpringOne Platform 2016。演讲者：Katie Mooney；zData 营销运营总监；Cahlen Humphreys；zData 大数据解决方案架构师 & Dillon Woods；zData 首席技术官 幻灯片：http://www.slideshare.net/SpringCentral/lessons-learned-migrating-from-spring-xd-to-spring-data-cloud-flow-katie-mooney-dillon-woods-cahlen-humphreys

本次会议的目标是教授公司如何利用实时数据，结合Spring Cloud Data Flow、Spark 2.0和Spark ML进行预测。会议将涵盖如何使用Spark 2.0中的Spark ML训练模型，以及训练完成后如何使用该模型和Spring Cloud Data Flow进行实时预测。

在本次会议中，我们将指出Spring XD中已在Spring Cloud Data Flow中得到解决的关键差异。我们将重点介绍为什么我们认为Spring Cloud Data Flow拥有一个更加光明的未来，其核心是使用Spring编写的实时分析仪表板。本次会议还将重点介绍Cloud Foundry及其如何用于快速部署和集成新的流式功能。

本次会议内容涵盖： -流式数据的最佳实践 -用于数据点传输的总线服务 -流的扩展和开发 -特征清洗、标准化和转换技术 -在Spark和Spark ML中训练和验证模型 -在Cloud Foundry中监控流式应用程序