结合提供的文本资源，以下是几个关于Spark
Streaming结合MLlib的应用示例：
1.基于情感分析的实时文本流处理：
文章[0]提到了如何使用Spark
Streaming和MLlib进行实时文本情感分析。在这个示例中，项目利用Twitter上的数据流结合Spark
MLlib实现了对美国两位总统的实时情感分析。这个过程包括了数据的收集、预处理以及模型的训练和应用。
2.准实时分类：
文章[2]描述了一个过程，其中使用Spark
MLlib训练模型，然后通过Spark
Streaming实现准实时分类。作者提到使用Python进行了数据预处理和特征工程，并用Spark
MLlib进行模型训练。之后，通过编写Spark
Streaming程序来读取和使用已训练的模型进行实时数据的分类。
3.基本的Spark
Streaming应用：
虽然不是特别针对MLlib，文章[5]提供了一个简单的Spark
Streaming示例，该示例从本地端口接收文本数据流并进行处理。这个基础示例展示了如何设置SparkConf，创建StreamingContext，以及定义ReceiverInputDStream进行数据接收。这个基础应用可以进一步扩展到结合MLlib进行实时数据分析和预测。
4.随机森林模型应用：
文章[9]提到了在Python环境中使用Spark
MLlib的随机森林模型进行预测。虽然不是直接与Spark
Streaming结合的示例，但这个过程展示了如何使用Spark
MLlib在Python中进行模型训练和应用，这可以作为构建实时流处理模型的一个基础。
这些示例展示了Spark
Streaming和MLlib结合可以应用于实时数据流的情感分析、分类以及其他机器学习任务。通常的做法是首先使用Spark
MLlib建立模型，然后将这个模型用于Spark
Streaming的实时数据处理场景中。
