我开始学习一些关于大数据的东西，重点是预测分析，为此我有一个我想实施的案例研究：
我有一个服务器健康信息数据集，每 5 秒轮询一次。我想显示检索到的数据，但更重要的是：我想运行以前构建的机器学习模型并显示结果（警告服务器将崩溃）。
机器学习模型将由机器学习专家构建，因此完全超出范围。我的工作是将机器学习模型集成到一个运行模型的平台中，并在一个漂亮的仪表板中显示结果。
我的问题是这个系统的“大图”架构：我看到所有部分都已经存在（cloudera+mahout），但是我缺少一个简单的集成解决方案来满足我的所有需求，我不相信最先进的技术是做一些自定义软件...
那么，任何人都可以对这样的生产系统有所了解（通过预测分析显示数据）吗？参考架构？教程/文档？
笔记：
我研究了一些相关技术：cloudera/hadoop、pentaho、mahout 和 weka。例如，我知道 Pentaho 能够存储大数据并对该数据运行临时 Weka 分析。使用 cloudera 和 Impala，数据专家还可以运行临时查询并分析数据，但这不是我的目标。我希望我的系统能够运行 ML 模型，并在检索到的数据旁边的漂亮仪表板中显示结果。而且我正在寻找一个已经允许这种用法而不是自定义构建的平台。
我专注于 Pentaho，因为它似乎很好地集成了机器学习，但我阅读的每个教程更多地是关于“临时”ML 分析，而不是实时。欢迎任何关于该主题的教程。
我不介意开源或商业解决方案（试用版）
根据具体情况，这可能不是大数据：也欢迎更多“传统”解决方案。
这里的实时也是一个广义的术语：如果 ML 模型具有良好的性能，每 5 秒运行一次就足够了。
ML 模型是静态的（不是实时更新或改变其行为）
我不是在为我的示例寻找定制的应用程序，因为我的重点是大局：具有预测分析通用平台的大数据。