背景：
談到微服務化，肯定會想到容器，談到java的微服務化，勢必也想到spring cloud，但是談到資料微服務化，可能或多或少大家不太了解。Data Microservices被提出來，是要解決現在資料時代下，需要解決如下幾個痛點問題，不分先後次序：
- 資料來源錯綜複雜，mq、rest、jdbc、log等
- 資料的資訊結構複雜多樣化
- 資料量很大，想象下爬蟲、電商平台、新零售等
- 容器、雲平台越來越穩健
- 機器學習、深度學習
并不是說之前的沒有Data Microservices，就做不了知識圖譜或者資料倉庫，而是Data Microservices提出來之後，能夠更好的支撐起整個資料架構工作。
接下來我暢談下我是如何基于spring cloud data flow（scdf），建構起我們公司的整個資料架構工作，我們是k8s做的彈性計算
首先：
來自于官方的圖
玩過spring cloud的同學，肯定不會陌生對于上面幾個元件，同樣我們的開發都是基于spring boot、docker容器，編排工具是k8s。
然後：
一個完整的資料流圖，必然有輸入-處理-輸出，
我們再來看看，它支援的有哪些
結論：
具體的代碼，可以參考我的github的位址，大概支援了pmml、hdfs、jdbc，如果我們把SCDF簡單點使用，就是強大無比的ETL工具，如果把SCDF功能進一步加強，至少能夠替換stream流處理，加上pmml、tensflow，無比強大的工具