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PyFlink 具备状态流处理能力，并支持 SkLearn 在线机器学习。

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简介：
本示例利用 PyFlink 与 Scikit-Learn，以 Kafka 为输入源，对实时手写体数据进行处理，从而在线训练一个手写体识别的机器学习模型，同时还能够提供具备实时响应能力的的手写体识别服务。此外，该方案还致力于对整个模型训练流程进行持续的实时监控，以确保其性能和稳定性。

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  • 使用 PyFlink 的有状态流处理和 SkLearn 进行在线机器学习
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    本项目结合Apache Flink与Python库PyFlink进行实时数据流的状态化处理，并利用Scikit-Learn实现在线机器学习模型训练，旨在提升大数据环境下的智能决策能力。 本实例使用 PyFlink 和 Scikit-Learn 基于 Kafka 输入的实时手写体数据，在线训练一个手写体识别机器学习模型，并提供实时的手写体识别服务；同时实现对模型训练过程的实时监控。
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