streamDM，是由华为诺亚方舟实验室开源的使用 Spark Streaming 挖掘大数据的开源软件。
大数据流学习
大数据流学习（Big Data stream learning）比批量或离线学习更富有挑战性，因为数据在流动的过程中不太可能保持同一种分布。而且，数据流中的每一个样本只能被处理一次，否则它们就需要占用内存进行总结，同时该学习算法也必须非常高效。
Spark Streaming
Spark Streaming 是核心 Spark API 的一个扩展，它能让多个源的数据流处理成为可能。Spark 是一个可扩展可编程的框架，用于大规模分布式数据集（也称为弹性分布式数据集（RDD））处理。Spark Streaming 接收输入的数据流后将数据分批，再由 Spark 引擎处理，生成结果。
Spark Streaming 数据被编成一个 DStreams 序列，内在地表示成一个 RDD 序列。
包含以下方法：
在第一次开放的 StreamDM 中，我们部署了：
SGD Learner and Perceptron
Naive Bayes
CluStream
Hoeffding Decision Trees
Bagging
Stream KM++
我们部署了以下数据生成器：
HyperplaneGenerator
RandomTreeGenerator
RandomRBFGenerator
RandomRBFEventsGenerator
我们部署了 SampleDataWriter：
它可以调取数据生成器创建样本数据用于模拟和测试。后面我们将计划开放：
分类：随机森林
回归：Hoeffding 回归树，Bagging，随机森林
聚类：Clustree, DenStream
Frequent Itemset Miner：IncMine, IncSecMine
下一步
为了快速介绍一下 StreamDM 的运行，请打开 Getting Started 文件。StreamDM Programming Guide 展示了 StreamDM 的细节。完整的 API 文档，可以参考这里：http://huawei-noah.github.io/streamDM/api/index.html。
部分内容转载自机器之心
