数据流图是软考当中比较重要的一部分考点，不仅上午的选择题会考，而且下午要考一个大题。所以对数据流图的学习不容忽视。
数据流图（DFD）是一种图形化的系统分析和设计工具，它用以描述系统中数据的流动、数据的输入和输出以及数据的存储。它通过图形符号来表示系统中的数据流、处理过程、数据存储和数据源/终点，是理解系统如何处理数据的有效方式。
单一职责原则（英文名为Single Responsibility Principle，简称SRP）是Robert C. Martin提出的SOLID软件设计原则中的第一个字母S。
数据字典 可以 配合 数据流图 使用 , 对数据进行诠释 , 可以让开发者更加清楚 数据的组成 , 格式 ;
在Hadoop技术生态体系当中，Hbase作为分布式数据库而存在，也可以说是业界最早最经典的一个分布式数据库。Hbase的原型来自Google的BigTable，各方面性能优异，这其实得益于Hbase的内部设计。今天的大数据入门分享，我们就来具体讲讲，Hbase Rowkey设计。
传统企业的OLAP几乎都是基于关系型数据库，在面临“大数据”分析瓶颈，甚至实时数据分析的挑战时，在架构上如何应对?本文试拟出几个大数据OLAP平台的设计要点，意在抛砖引玉。 一、突破设计原则 建设企业
图片中的人物是Jeff Dean ，google分布式系统的灵魂式人物，具体的内容大家可以google一下，他的很多分布式系统设计思想都在影响着技术趋势，而他在google具体工作实现，更是引领着未来。
在上一篇文章中，我带你了解了分布式存储系统的三个要素：顾客、导购和货架（分布式存储系统三要素，掌握这些就离成功不远了）。其中，导购实现了分布式数据存储系统中数据索引的功能，包括存储数据时确定存储位置，以及获取数据时确定数据所在位置。
一个数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程：
在大规模网络爬虫系统中，合理的架构设计和高效的部署方式是确保系统稳定性和可扩展性的关键。本文将介绍如何利用云计算和Docker技术进行大规模网络爬虫系统的架构设计和部署，帮助你构建高效、可靠的爬虫系统。
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数据结构，直白地理解，就是研究数据的存储方式。我们知道，数据存储只有一个目的，即为了方便后期对数据的再利用，就如同我们使用数组存储 {1,2,3,4,5} 是为了后期取得它们的加和值，无缘由的数据存储行为是对存储空间的不负责任。因此，数据在计算机存储空间的存放，决不是胡乱的，这就要求我们选择一种好的方式来存储数据，而这也是数据结构的核心内容。
一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程： 1、业务建模。 2、经验分析。 3、数据准备。 4、数据处理。 5、数据分析与展现。 6、专业报告。 7、持续
一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程：1、业务建模。2、经验分析。3、数据准备。4、数据处理。5、数据分析与展现。6、专业报告。7、持续验证与跟踪。
作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。 1. 数据采集 了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题；同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。比如： Omniture中的Prop变量长度只有100个字符
作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。 1. 数据采集 了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题；同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。比如： Omniture中的Prop变量长度只有100个字
数据分析流程结构图 （后台回复“lc”,下载高清原图） 1.数据采集 了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题;同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。比如：Omniture中的Prop变量长度只有100个字符，在数据采集部署过程中就不能把含有大量中文描述的文字赋值给Prop变量(超过的字符会被截断)。
作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。 一、数据采集 数据采集的意义在于真正了解数据
3个基础原则与3个完备性原则是每个项目在设计数据库都需要遵守的，4个扩展性原则可以按需选择。
贴源层，一般来说抽取的是源系统的数据，是一个数据缓冲区，和源系统保持一致，但并不是说贴源层的数据就可原来的一模一样不变了
Hbase理论知识点概要 问题01：Hbase的功能与应用场景？ 功能：Hbase是一个分布式的、基于分布式内存和HDFS的按列存储的、NoSQL数据库 应用：Hbase适合于需要实时的对大量数据进行快速、随机读写访问的场景 问题02：Hbase有什么特点？ 分布式的，可以实现高并发的数据读写 上层构建分布式内存，可以实现高性能、随机、实时的读写 底层基于HDFS，可以实现大数据 按列存储，基于列实现数据存储，灵活性更高 问题03：Hbase设计思想是什么？ 设计思想
一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程：1、业务建模。2、经验分析。3、数据准备。4、数据处理。5、数据分析与展现。6、专业报告。7、持续验证与跟踪。 （注：图保存下来，查看更清晰） 作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。 1. 数据采集 了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会
【新智元导读】在发表于《科学》（Science）的研究中，研究者 Yaniv Erlich 和 Dina Zielinski 描述了一种可以最大化 DNA 分子的数据存储能力的新编码技术。该系统能够在一克DNA中存储215PB（2.15亿GB），原则上可以将人类记录的所有数据存储在几辆卡车大小和重量的容器中。 人类面临着数据存储的难题：过去2年中产生的数据比之前人类历史产生的全部数据还要多。信息的洪流可能很快就会超过硬盘的承受力。现在好了，研究人员称，他们已经找到了一种新的方法来编码DNA中的数字数据，以
最近在设计数据仓库的数据逻辑模型，考虑到海量数据存储在分布式数据仓库中的技术架构模式，需要针对传统的面相关系型数据仓库的数据存储模型进行技术改造。设计出一套真正适合分布式数据仓库的数据存储模型。
导读：一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程：1、业务建模。2、经验分析。3、数据准备。4、数据处理。5、数据分析与展现。6、专业报告。7、持续验证与跟
微服务有且仅有一种非常专项的功能，通过远程API来提供系统其余功能。举个例子：试想一下仓库的管理系统，这样的系统中微服务可能提供的一些功能有： 接收库存 计算新的库存该存到什么地方 计算在仓库内将库存运往正确放置点的路线 为仓库员工分配运送路线 接收订单 计算仓库内指定一组订单的拣货路线 为仓库员工分配拣货路线 以上这些功能（可能还会有更多）都是由单个微服务实现的。每个微服务都有单独的运行线程，并且可以独立于其他微服务进行部署。同样每个微服务都有自己的专用数据库，尽管每个微服务都会与其他微服务协作与沟通。
作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。 1、 数据采集 了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题;同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。比如：Omniture中的Prop变量长度只有100个字符
在 需求分析 阶段 , 使用的工具 , 在 “结构化分析” 中 , 数据流图 ( DFD ) 使用频率很高 ;
Elasticsearch是与名为Logstash的数据收集和日志解析引擎以及名为Kibana的分析和可视化平台一起开发的。这三个产品被设计成一个集成解决方案，称为“Elastic Stack”（以前称为“ELK stack”）。
日常工作中，我们经常需要一些服务分布式的运行。跨区域如跨城、跨洲部署运行分布式系统往往是容易的，但是如何保证各系统间状态的一致是困难的。如何保证服务的高可靠、高可用，就是服务提供的数据是准确的，关键在于一些状态的传递，这个时候就需要利用分布式共识系统来维护相关状态，确保大家拿到的状态信息最终是一致的。
InfluxDB 是一个无结构模式，这也就是说你无需事先定义好表以及表的数据结构。
在过去的半个世纪里，数据管理极大地改变了计算机处理数据的方式。如今，数据可以不按顺序存储，而且仍然可以有效地使用。适当数据管理的有用性并没有丧失，因为它的原则远远超出了数据的存储方式。
ArchSummit 全球架构师峰会是重点面向高端技术管理者、架构师的技术会议，聚焦业界强大的技术成果，秉承“实践第一、案例为主”的原则，展示先进技术在行业中的典型实践，以及技术在企业转型、发展中的推动作用。旨在帮助技术管理者、CTO、架构师做好技术选型、技术团队组建与管理，并确立技术对于产品和业务的关键作用。 腾讯云存储资深专家程力受邀参加数据存储的挑战与应对之策专题演讲，分享腾讯云原生数据湖存储的架构发展，和如何应对多种业务场景下的存储挑战。程力主要负责腾讯云数据湖存储 GooseFS 的设计和研发，同
一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程：1、业务建模。2、经验分析。3、数据准备。4、数据处理。5、数据分析与展现。6、专业报告。7、持续验证与跟踪。 作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。 1. 数据采集 了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对
Python爬虫是否合法的问题颇具争议，主要涉及到使用爬虫的目的、操作方式以及是否侵犯了其他人的权益。本文将介绍Python爬虫的合法性问题，并提供一些相关的法律指导和最佳实践。
我们知道，数据存储只有一个目的，即为了方便后期对数据的再利用，就如同我们使用数组存储 {1,2,3,4,5} 是为了后期取得它们的值，因此，数据在计算机存储空间的存放，决不是胡乱的，这就要求我们选择一种好的方式来存储数据，而这也是数据结构的核心内容例如，要存储这样一组数据：{张三，张四，张五，张六，张七}，数据之间具有这样的关系：张三是张四、张五的父亲，同时张四还是张六和张七的父亲，数据之间的关系如图所示：
在 mysql 中，含有空值的列很难进行查询优化，因为它们使得索引、索引的统计信息以及比较运算更加复杂。
微服务架构的目标是帮助工程团队安全快速地完成高质量的产品交付。良好解耦的服务能够在最小化对其它系统的影响的条件下进行快速迭代。
在当今数据驱动的时代，Apache Kafka作为一个高吞吐量的分布式流处理平台，在处理大数据和实时数据流方面扮演着关键角色。Kafka之所以能够在众多技术中脱颖而出，归功于其一系列精心设计的性能优化策略。在本文中，我们将重点探讨Kafka中两个最具影响力的设计决策：顺序I/O的运用和零拷贝原则。
Elasticsearch（以下称之为ES）是一款基于Lucene的分布式全文搜索引擎，擅长海量数据存储、数据分析以及全文检索查询，它是一款非常优秀的数据存储与数据分析中间件，广泛应用于日志分析以及全文检索等领域，目前很多大厂都基于Elasticsearch开发了自己的存储中间件以及数据分析平台。
结构化分析方法(SA)是一种面向数据流的需求分析方法，适用于分析大型数据处理系统，是一种简单、实用的方法。 基本思想是自顶向下逐层分解。分析结果有一套分层的数据流图、一本数据词典、一组小说明(加工逻辑说明)和补充材料。 一、数据流 1、数据流图(DFD)组成成分： (1)数据流：由一组固定成分的数据组成，表示数据的流向。 (2)加工：描述了输入数据流到输出数据流之间的变换，也就是输入数据流经过什么处理后变换成输出数据流。 (3)数据存储：用来表示暂时存储的数据。 (4)外部实体：存在于系统之外的人员或组织。
大家都知道 HBase 由于它存储和读写的高性能，在 OLAP 即时分析中发挥着非常重要的作用，而 RowKey 作为 HBase 的核心知识点，其设计势必会影响到数据在 HBase 中的分布，甚至会影响我们查询的效率，可以说 RowKey 的设计质量关乎了 HBase 的质量。
用户系统特点：读非常多，写非常少。读多写少的系统一定要使用 Cache 进行优化。
数据流图(DFD)提供了系统内信息流(即数据流)的可视化表示。通过创建一个数据流图，您可以告诉参与系统流程的人员所提供和交付的信息、完成流程所需的信息以及需要存储和访问的信息。数据流图在软件工程中得到了广泛的应用。您可以在信息系统建模中使用DFD。本文以客户服务系统为例，对数据流图(DFD)进行了描述和说明。
从2017年研发果创云PaaS低代码接口开发平台开始，在对不同开发者、不同应用、不同服务客户的数据，我们已经有一套很完善的数据存储、数据库变更、数据迁移、数据清理和释放体系。所以，在经历从几个开发者用户到几万个开发者用户，从一开始几十张表到现在十几万张表和几十万个表字段，乃至从最初几百条数据到现在已经在过亿条数据存储，我们PaaS平台都做到了很低的维护、很高效的交付速度和极高的API响应速度（平均在100ms以内）。
栈和队列是两种常用的数据结构，它们的数据是按线性结构存储的，因此，栈和队列也属于线性表。
MergeTree是ClickHouse的一个重要存储引擎，其工作原理和基本原则如下：
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