Storm可以与机器学习框架集成，实现实时数据处理和模型训练的目的。通常的集成方式有以下几种：
使用Storm作为数据处理引擎，将数据流发送到机器学习框架进行模型训练。在Storm中，可以通过数据源Spout将实时数据流发送到机器学习框架，比如Spark MLlib、TensorFlow等，进行模型训练。训练完成后，将模型保存到数据库或文件中，再由Storm加载使用。
使用Storm作为机器学习模型的部署引擎。将机器学习模型打包成Storm的Bolt组件，部署到Storm集群中。这样可以实现在实时数据流中直接使用训练好的模型进行预测和处理。
使用Storm和机器学习框架的API进行集成。有些机器学习框架提供了与Storm集成的API，可以直接在Storm拓扑中调用机器学习框架的功能，实现实时数据处理和模型训练的一体化。
总的来说，通过以上几种方式，可以实现Storm与机器学习框架的集成，从而实现实时数据处理和模型训练的需求。
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