本文目标：理解ceph存储流程，例如：当client向ceph集群中写入一个文件时，这个文件是如何存储到ceph中的，其存储过程是如何？...# ceph存储流程图 # ceph存储流程详解 File: 就是我们想要存储和访问的文件，这个是面向我们用户的，是我们直观操作的对象。...PG (Placement Group): PG是一个逻辑的概念，它的用途是对object的存储进行组织和位置的映射，通过它可以更好的分配数据和定位数据。...在足够量级的程度上数据是均匀分布的。...归置组到OSD的映射 通过CRUSH算法可以通过pgid得到多个osd，简而言之就是根据集群的OSD状态和存储策略配置动态得到osdid，从而自动化的实现高可靠性和数据均匀分布。
文章目录 一、数据流图 ( DFD ) 简介 二、数据流图 ( DFD ) 概念符号 1、数据流 2、加工 ( 核心 ) 3、数据存储 4、外部实体 三、数据流图 ( DFD ) 分层 1、分层说明...2、顶层数据流图 3、中层数据流图 4、底层数据流图 一、数据流图 ( DFD ) 简介 ---- 数据流图 ( Data Flow Diagram ) : 在 需求分析 阶段 , 使用的工具 , 在...数据流 : 数据流由 一组固定成分的数据 组成 , 表示 数据的流向 ; 数据流命名 : 每个数据流都有一个 命名 , 该命名表达了 该数据流传输 的 数据的含义 ; 如在箭头上标注 “账号信息” ,..., 变换后 , 产生新的 “输出数据流” ; 符号表示 : 使用 圆形 / 圆角矩形 表示加工 ; 3、数据存储 数据存储 ( 文件 ) : 表示 暂时存储的数据 , 数据存储的粒度是以 表 为单位...; 文件名称 : 每个 数据存储 ( 文件 ) 都有 名字 ; 方向 : 流向文件的数据流 表示 向文件内写入内容 , 从文件流出的数据流 表示 从文件读取内容 ; 符号表示 : 使用 双横线 / 半框形矩形
单向数据流就是其中一个。 如果项目很简单，不需要用单向数据流。 单向数据流是什么 单向数据流指只能从一个方向来修改状态。下图是单向数据流的极简示意： ?...单向数据流的极简示意 与单向数据流对对应的是双向数据流（也叫双向绑定）。...与双向数据流比，在单向数据流中，当你需要修改状态，完全重新开始走一个修改的流程。这限制了状态修改的方式，让状态变得可预测，容易调试。...单向数据流的使用场景 多个组件会共享状态时，共享状态和组件间（兄弟组件）通信变的不容易。我们把共享状态抽取出来，用单向数据流的方式会变得容易。...Vuex 简介 Vuex 是适用于 Vue.js 应用的状态管理库，为应用中的所有组件提供集中式的状态存储与操作，保证了所有状态以可预测的方式进行修改。 Vuex 是单向数据流的一种实现。
数据流是在SQL Server 2005中才引入的新概念。数据流是专门处理数据操作的工作流。数据流也称为流水线。可以将数据流认为是装配线，该装配线包含了顺序执行的多个操作。...在数据流中的每个节点都称为转换。数据流通常以源转换开始，以目标转换结束。在这两个转换之间，预定义的数据流转换被依序应用到数据上。一些转换是同步的，例如，查找、条件性拆分和数据转换。...一旦已经将转换应用到数据行上，则下一个转换可以开始处理该数据行，而无需等到上一级转换处理完整个数据集。一些转换是异步的，例如聚合和排序。...这些转换必须从前面的输出中获得所有的行，从而可以处理和产生输出，用于后续转换。...SSIS 学习（2）：数据流任务（上） Integration Services学习（3）：数据流任务（下） SSIS工程师为您揭秘数据流 为SSIS编写自定义数据流组件(DataFlow Component
系统数据流程设计.jpg 数据仓库概念 数据的传入 一、日志采集系统 记录用户行为（搜索、悬停、点击事件、按钮、输入，请求异常采集等） PC端、App端（Ios，安卓），前端收集埋点数据 二、业务系统数据库...JavaEE后台把数据存储到mysql中，用来完成交易的业务数据 三、爬虫 ---- 数据的处理 将数据收集到Data warehouse中，进行ETL清洗。...做分层处理，便于分析和扩展指标。 作用：为企业提供战略决策支持，改进业务流程、控制成本、提高产品质量等。 准备工作：清洗、转义、分类、重组、合并、拆分、统计等。...---- 项目需求分析 1.用户行为数据采集平台搭建 2.业务数据采集平台搭建 3.数据仓库维度建模 * 4.分析指标：用户、流量、会员、商品、销售、地区、活动等电商核心主题，统计报表指标个数...---- 具体使用的框架和技术 数据采集传输： Flume（进） Kafka（缓冲池） Sqoop（出） Logstash -- ELK Data X -- 阿里 数据存储： MySQL --
Hadoop的核心组件在一起工作时如下图所示： 图4.4高层MapReduce工作流水线 MapReduce的输入一般来自HDFS中的文件，这些文件分布存储在集群内的节点上。...每一个mapper会加载一些存储在运行节点本地的文件集来进行处理（译注：这是移动计算，把计算移动到数据所在节点，可以避免额外的数据传输开销）。 ...图4.5细节化的Hadoop MapReduce数据流 图4.5展示了流线水中的更多机制。虽然只有2个节点，但相同的流水线可以复制到跨越大量节点的系统上。...1.输入文件: 文件是MapReduce任务的数据的初始存储地。正常情况下，输入文件一般是存在HDFS里。...则会把文件反序列化为相同的类型并提交为下一个Mapper的输入数据，方式和前一个Reducer的生成方式一样。
目前需要进行灰度发布，ORACLE 和 POSTGRESQL 数据之间进行实时同步，当程序跑通，上线两个礼拜后没有问题，将ORACLE 清除。...价格我们先放到一边，让OGG 支持 ORALCE 到 PG 的数据流， ORACLE 到 TIDB 的数据流， MONGO DB 到 传统数据的数据流（对你没有听错是MONGO DB 到传统数据库的数据流...） OGG还需要在数据的源端，安装AGENT，造成某些服务器的负担和不安全性，如果是外企，还要在评估一番你的数据获取方式安全与否，然后在推诿，扯皮，审批一番，在中国市场瞬息变化的行情下，半年过去了。...终上所述，集中了业务数据分析，大数据部门，运维，人的，机器的，程序的，各种问题，在这个 数据通道的需求中，集中爆发，各种不满和委屈淋漓尽致。...每个高速发展的企业，也需要这样的软件，将死的数据，变化为数据流，让每个数据的索取者，和数据提供者，皆大欢喜，一身轻松。
一、AI 讲解 1.1 概念讲解 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。...系统分析和设计 C. 计算机网络设计 D. 软件测试 在数据流图中，用圆圈表示的是： A. 数据流 B. 处理过程 C. 数据存储 D....DFD可以帮助发现系统设计中的疏漏和冗余 C. 在DFD中，数据流不能有方向 D. DFD是系统分析和设计的一个工具 数据流图（DFD）中的数据流表示： A. 数据的静态存储位置 B....描述数据流动 C. 显示数据存储 D. 表示处理过程 2.2 答案和解析 B. 系统分析和设计 DFD主要用于系统分析和设计，帮助理解系统如何处理数据。 B....加密数据 数据流图的设计不包括加密数据过程，它主要关注于数据的流动、处理、存储和输入输出。
1、以下数据流图摘自上世纪80年代的一本建模书籍。从图形猜测，以下说法正确的是（） ? A) 图1表达业务建模，图2表达需求，图3表达分析。 B) 图1表达需求，图2表达分析，图3表达设计。... C) 图1表达需求，图2和图3表达分析。 D) 图1表达业务建模，图2和图3表达需求。 2、抵触建模的心态中，有的属于过于自卑，有的属于过于自大。...如果此时引进建模技能来帮助开发系统，以下做法不正确的是（） A) 调研全国类似企业，定位最需要这种生产管理系统的企业，以该企业为目标组织做需求启发和需求定义。... B) 以关系户企业为目标组织做需求启发和需求定义。 C) 以关系户企业为目标组织做需求启发和需求定义，同时对外宣传正在做面向全国同类企业的产品。... D) 以关系户企业为目标组织做需求启发和需求定义，但在分析和设计工作流考虑将来做面向全国同类企业产品时的复用。
五个数据流工具 可以通过它们建立数据和视图的依赖关系 Property @State @Binding ObservableObject @EnvironmentObject 注意：后面四种使用 Swift...ObservableObject 在应用开发过程中，很多数据其实并不是在 View 内部产生的，这些数据有可能是一些本地存储的数据，也有可能是网络请求的数据，这些数据默认是与 SwiftUI 没有依赖关系的...通过这种编程思想的改变，SwiftUI 帮助你管理各种复杂的界面和数据的处理，开发者只需要关注数据的业务逻辑即可，但是要想管理好业务数据，还得要遵循数据的流转规范才可以，官方为我们提供了一个数据流图。...数据流图 从上图可以看出SwiftUI 的数据流转过程： 用户对界面进行操作，产生一个操作行为 action 该行为触发数据状态的改变 数据状态的变化会触发视图重绘 SwiftUI 内部按需更新视图，...@ObservedObject、 @EnvironmentObject 一般修饰的都是 View 外部的数据： 系统级的消息 网络或本地存储的数据 界面之间互相传递的数据
前言 通过 Django 编写 HTTP 接口时，我们需要指定 URL、Model 和 Views 函数（或者指定 RESTBaseView 对象解析参数和编写逻辑） 编写逻辑时的基本思路就是解析 Request...基本概念 1.1 WSGI WSGI：是 python web 开发的标准，类似于协议 它是服务器程序和应用程序的一个约定，规定了各自使用的接口和功能，以便二和互相配合 WSGI 处理程序充当服务器...，例如： 使用 CSRF 中间件来防止跨站请求伪造攻击 处理会话数据 身份验证和授权是使用中间件完成的 服务器和应用程序之间是中间件，可以将中间件视为一系列双向过滤器： 要么对来自用户的数据进行预处理...，然后发送给应用 要么在应用将响应负载返回给用户之前，对结果数据进行一些最终的调整 MIDDLEWARE_CLASSES = ( 'django.middleware.common.CommonMiddleware...数据流 启动一个 Django 项目的时候，需要执行 'runserver' 的操作，而 ruserver 是使用 Django 自带的的 Web Server，主要用于开发和调试中，而在正式的环境中，
先介绍单向数据流吧。 React单向数据流： React是单向数据流，数据主要从父节点传递到子节点（通过props）。 ...不可以使用this.props直接修改props，因为props是只读的，props是用于整个组件树中传递数据和配置。 在当前组件访问props，使用this.props。...接下来说说state State: 每个组件都有属于自己的state，state和props的区别在于前者(state)只存在于组件内部，只能从当前组件调用this.setState修改state值（...（需要通过大量运用React可以感受这点） 那么，单向数据流的原理及一些概念咱么说完了，接下来咱们看看组件间是怎么进行沟通的： 一般来说，有两种沟通方式： 一、父子组件沟通 在React中，最为常见的组件沟通也就是父子了...这里有两种实现方式： 方式一： 按照React单向数据流方式，我们需要借助父组件进行传递，通过父组件回调函数改变兄弟组件的props。
数据流管理方案有哪些？ 基于 props 的单向数据流 父->子组件通信 原理讲解：这是最常见、也是最好解决的一个通信场景。...但是如果不是直接兄弟，那么，基于回调函数和 Props 的单向数据流，在实现跨组件通信时会无限增加代码量，而且也无法做到状态同步以及状态共享。...其实，通过上面的代码我们也能观察出问题的所在，Context API 并没有将数据层和展示层分开，在组件内部的 UI 代码中去控制数据流，没办法抽离。...如下图所示，Model 与 View 的关联是错综复杂的，很难理解和调试，尤其是 Model 与 View 之间还存在双向数据流动。 ? 所以他们提出了一种基于单向数据流的架构。...Store（数据层）：它是存储应用状态的“仓库”，此外还会定义修改状态的逻辑。store 的变化最终会映射到 view 层上去。
敏捷大数据流程 敏捷大数据流程利用了数据科学的迭代性本质和高效的工具，从数据中构建和抽取高阶的结构和价值。 数据产品团队技能多样，会产生多种可能性。...典型的web 产品是由表格驱动的，在后端由数据库中可预料、有约束的事务数据支撑，这和数据挖掘产品有根本上的差异。在CRUD 应用中，数据相对一致。...而对于由数据挖掘驱动的、可交互的数据产品，以上任何一条都不成立。现实数据都是脏的，要挖掘就要面对脏数据。假如数据不脏，那就不是数据挖掘了。即使是精心抽取、提炼出的信息，也可能是模糊的、不可预测的。...对于数据产品，数据是冷酷无情的。无论希望数据能表达什么，数据对我们本身的意愿压根毫不关心，它只陈述事实。这意味着瀑布模型没有用武之地。也意味着，样品也是一个为了在软件团队中建立共识但不全面的蓝图。...然而我们知道好的设计和用户体验就是要最小化假设。那该如何是好？ 敏捷产品开发的目标是辨识出产品最根本的特性，将这个特性先实现了，然后再添加其他特性。
4、逆天图 5、预告：数据通信安全 TCP/IP数据流向分析 您正在看的这篇文章，从点开发起请求到最终内容呈现到您眼前，整个数据流向的复杂度可能超乎您的想像： 点击文章，触发请求，经由手机或PC将指令从寄存器加载到内存...它们对电脑如何连接和组网，做出了详尽的规定。理解了这些协议，就理解了互联网的原理。林林总总如此多的协议总归有个分类才好。而OSI七层和TCP/IP四级网络协议模型是互联网通信的基石。...TCP/IP和OSI模型对于大家是即熟悉又陌生的存在，翻阅完TCP/IP宝典，所有的信仰才尘埃落定。我们也不打算在原本就已经很紧凑的篇幅中加入四/七层模型“奥义”。有机会江湖见。...IP数据包的标头长度为20字节，加上嵌入的TCP数据包，总长度变为5000字节。 3.6、以太网协议 最后进入数据链路层，IP数据包嵌入以太网数据包。...Response信息 4、逆天图 数据流每层的传输及每层所涉及的协议图，大家可参考如下逆天图 ? TCP/IP神图
Hadoop分布式文件系统(HDFS)是Hadoop框架中的一部分，用于存储大量数据。HDFS写数据的流程是在客户端和HDFS之间的通信中发生的，它涉及了多个组件和步骤。...HDFS写数据流程 HDFS写数据的流程如下：客户端向NameNode发送文件写请求 客户端应用程序向NameNode发送文件写请求，请求写入一个新文件或向现有文件追加数据。...在实际的Hadoop应用程序中，可能需要处理更大的数据块，并且需要采用更复杂的数据结构来进行数据传输和管理。...out.close();fs.close();这个简单的Java程序向我们展示了如何在HDFS上写入数据。在实际应用程序中，可能需要处理更复杂的数据块和更大的数据集。...然而，使用Hadoop API和上述基本框架，可以轻松地将大量数据写入HDFS。
HDFS读数据流程是Hadoop分布式文件系统的核心之一，它通过一系列的步骤实现了数据在HDFS中的读取和传输。...HDFS读数据流程的主要步骤包括：客户端请求数据、NameNode返回数据块位置信息、客户端获取数据块的副本存储节点、客户端与数据块副本存储节点建立连接、客户端从副本存储节点获取数据。...客户端请求数据HDFS读数据流程的第一步是客户端请求数据。当客户端需要读取某个文件时，它会向NameNode发送一个读请求，该请求包括文件路径、起始偏移量和读取长度等信息。...选择节点的方法通常是根据网络拓扑结构进行计算，并且会考虑副本节点的负载情况和可靠性等因素。选择副本存储节点的过程也称为副本节点选择。...数据的传输通常是通过流式传输实现的，客户端会从副本存储节点读取一定长度的数据块，直到读取完整个数据块。在数据块传输过程中，客户端会定期向副本存储节点发送心跳信号，以确保连接的可靠性和稳定性。
1、Properties子类 Properties是专门存储属性信息操作的类，其为Hashtable的子类，Hashtable能保存各种类型数据，但Properties类只能进行字符串数据的保存，因为其主要用于资源文件操作的...，但Collection接口的最重要的改变不是这里，而是在Collection接口的一个方法上： 获取数据流对象：default java.util.stream.Streamstream()....> stream = list.stream().distinct();//排除重复元素 System.out.println(stream.count()); //输出结构为2 3、数据流基本操作...取得数据流，主要 的目的是为了进行数据处理使用。在Sream类中有以下几个方法较为典型： 1）过滤：public Stream filter(Predicate<?...4）但是，在大数据范围中是允许有分页的，所以可以直接在数据流上进行分页处理操作： 跳过的数据行数：Stream skip(long var1); 取得的行数：Stream limit(long
大小端模式 多字节数据在内存里占用连续的内存空间 大端模式：就是我们平常看到的右到左读的形式，左边是高地址位，右边是低地址位 小端模式：和上面反过来，便于机器处理 边界对齐 内存按照字节编址 访问内存一次访问一个字...，32位，4个字节 边界对齐就是，一个字存数据的时候，如果没有占满四个字节，剩余的字节会被浪费掉，但是读取的时候速度快，只需要按字访问一次访存就可以了（空间换时间） 边界不对齐，一个字存数据，没占满，下一个数据接着继续存在后面的字节里...，不会浪费空间，但是读数据的时候，就需要访存两次才能读出完整数据（时间换空间）
区是从A1开始的：第1区就是A1，第2区就是A2…第N区就是(A0+N)H 位也是从A1开始的：第1个字就是A1，第2个字就是A2…第N个字就是(A0+N)H 区位码就是区和位拼接。...大端存储和小端存储 在之前“码值”的博客中，对数据存储留了个坑。 给变量a赋值0x123456，结果在内存中存储的是0x56341200 这是因为，当前编译器，采用的是“小端存储”。...比如这道题：某计算机字长为32位，按字节编址，采用小端（Little Endian）方式存放数据。...如果是按十六进制顺序存贮，如0x00123456，此时为大端存储。 也就是说： 小端存储的时候，数据的表示和存储顺序是相反的。也就是低位在前。 大端存储的时候，数据的表示和存储顺序是相同的。...在发生类型转换时，丢失的是高位的数据。因此小端方式存储，只需要知道首地址，向后裁剪或扩充就可以。 大端是将高位放在低地址，低位放在高地址。有符号数的最高位是符号位。
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