我有我的scala代码用于KDD杯数据集的异常检测。 代码位于https://github.com/prashantprakash/KDDDataResearch/blob/master/Code/approach1Plus2/src/main/scala/PCA.scala
我想通过使用来自MlLib的StreamingKMeans算法尝试一种新技术，并且只要上面代码中的第288行为真，就更新我的StreamingKmeans模型＆＃34; if（dist＆lt; threshold）{＆＃34 ;;即当测试点被归类为正常时，使用新的＆＃34;正常数据点＆＃34;更新KMeans模型。
我看到StreamingKmeans以DStreams的形式获取数据。 ＆＃34;请帮助将现有的RDD转换为Dstreams。＆＃34;
我找到了一个链接http://apache-spark-user-list.1001560.n3.nabble.com/RDD-to-DStream-td11145.html，但它没有多大帮助。
如果有更好的设计来解决问题，请提供建议。
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据我所知，RDD无法转换为DStream，因为RDD是数据的集合，而DStream是指传入数据的概念。
如果您想使用StreamingKMeans，请将您组建的数据转换为RDD，然后将其转换为DStream，可能使用KafkaUtils.createDirectStream或ssc.textFileStream。
希望这有帮助！