我们有一个数据管道系统
apache kafka---->spark steaming----->spark mlib
消耗的数据是时间序列数据（例如每条记录的形式为[key,value,timestamp]）
我们想要监控每个键的时间序列异常（如 twitter 异常https://anomaly.io/anomaly-detection-twitter-r/）
即，我们想要训练系统（针对每个键）并且我们想要在线检测异常（即，如果特定键的值范围在一天中的特定时间超出通常范围）。
这可以用apache spark完成吗？k-means 能帮上忙吗？我们可以有一个示例代码（scala 代码）吗？他们有任何框架或库吗？