我正在学习spring cloud dataflow的概念，想知道存储全局资源的常用方法是什么。
例如，当我有一个带有 pmml-processor 的流时，我想通过 spring-cloud-task 定期重新训练底层 pmml-model。
我应该将模型存储在哪里，以便处理器可以将其用作（只读）资源并由任务每晚更新？ spring cloud dataflow中是否有全局存储的概念？ 我应该只使用 spring-cloud 之外的传统数据库还是有更好的方法？
【问题讨论】：
标签： spring-cloud-stream spring-cloud-dataflow spring-cloud-task
Spring Cloud Data Flow 本身没有共享存储的一般概念，但用于为 PMML 处理器提供模型的 Spring Resource 非常灵活（请参阅 http://docs.spring.io/spring/docs/current/spring-framework-reference/html/resources.html，特别是表 8.1 中的一些路径可用于pmml.model-location 参数的选项）。所以有几个开箱即用的选项：
file:// 协议访问）；S3（通过 https://cloud.spring.io/spring-cloud-aws/）和 HDFS（通过 Spring for Apache Hadoop - 请参阅 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）。
【讨论】：
我遇到了类似的问题，最后我用这个来解决它
groovy-transform --script=file:///root/apps/script.groovy
感谢马吕斯·博戈维西。
【讨论】：