如何处理Spring云数据流中的全局资源？
我正在学习spring cloud dataflow的概念，并想知道存储全局资源的常见方式是什么。
例如，当我有一个带有PMML处理器的流时，我希望通过Spring-Cloud-Task周期性地重新训练底层的PMML模型。
我将在哪里存储模型，以便它可以被处理器用作（只读）资源，并由任务每晚更新？Spring云数据流中是否有一个全局存储的概念？我应该使用spring-cloud之外的传统数据库，还是有更好的方法？
共有1个答案
Spring Cloud Data Flow本身没有共享存储的一般概念，但是用于为PMML处理器提供模型的Spring资源非常灵活（请参见http://docs.Spring.io/Spring/docs/current/spring-framework-reference/html/resources.html，特别是表8.1中的一些路径选项，这些选项可以用于PMML.model-location参数）。所以有几个开箱即用的选择：
- 使用共享文件系统（然后可以通过
文件：//协议访问该文件系统）； - 将模型存储在可以通过HTTP作为静态资源的可访问位置；
S3（通过https://cloud.Spring.io/spring-cloud-aws/）和HDFS（通过Spring for Apache Hadoop-参见http://docs.Spring.io/spring-hadoop/docs/current/reference/htmlsingle/#using-hdfs-resource-loader）提供了其他选项（需要在应用程序中包含其他JAR）。
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