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。
数据流图(Data Flow Diagram，DFD)是一种图形化技术，它描绘信息流和数据从输入移动到输出的过程中所经受的变换。
数据流图也称为气泡图。它通常用作创建系统概述的初步步骤，而不需要详细介绍，以后可以将其作为自上而下的分解方式进行详细说明。DFD显示将从系统输入和输出的信息类型，数据如何流经系统以及数据将存储在何处。与传统的结构化流程图不同，它不显示有关流程时序的信息，也不显示流程是按顺序还是并行运行的。
数据流图(DFD)提供了系统内信息流(即数据流)的可视化表示。通过绘制数据流程图，您可以了解由参与系统流程的人员提供并交付给他们的信息、完成流程所需的信息以及需要存储和访问的信息。本文以一个订餐系统为例，对数据流图(DFD)进行了描述和说明。
从数据流图（DFD）转换为实体关系图（ER图）是一个重要的步骤，可以帮助将系统的动态流程转换为静态的数据模型。以下是一些经验和步骤，帮助你完成这一过程：
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。
结构化需求分析是软件工程中一种常用的需求分析方法，主要目的是对系统的需求进行详细的分析和明确的描述。它包括行为模型、功能模型和数据模型三个方面，每个模型都从不同的角度描述系统需求。以下是对这三种模型的简要介绍：
3、可行性研究需要的时间长短取决于工程的规模，一般说来，可行性研究的成本只是预期的工程总成本的5%·10%
Flink是一个开源的流式数据处理和批处理框架，旨在处理大规模的实时数据和离线数据。它提供了一个统一的系统，能够高效地处理连续的数据流，并具备容错性和低延迟的特点。
数据仓库、数据湖和数据流的概念和架构数据库可以为解决业务问题提供补充。本文介绍了如何使用原生云技术构建现代数据堆栈。
结构化分析是根据分解与抽象的原则，按照系统中的数据处理流程，用数据流图来建立系统的功能模型，从而完成需求分析工作。结构化分析模型的核心是数据字典，围绕这个核心，有3个层次的模型，分别是数据模型、功能模型和行为模型（也称状态模型）。一般使用E-R图表示数据模型，用DFD表示功能模型，用状态转换图表示行为模型。
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。
实时数据仓库，简称实时数仓，是一种用于集成、存储和分析大规模结构化数据与非结构化数据的数据管理系统，强调数据的易用性、可分析性和可管理性。它主要面向实时数据流，能够实时地接收、处理和存储数据，并提供实时的数据分析结果。
数据流(带箭头的线)、加工(圆圈/倒角的矩形)、数据存储(平行线/开右口的长方形)、外部实体(长方形)。
Yelp 公司 采用 Apache Beam 和 Apache Flink 重新设计了原来的数据流架构。该公司使用 Apache 数据流项目创建了统一而灵活的解决方案，取代了将交易数据流式传输到其分析系统（如 Amazon Redshift 和内部数据湖）的一组分散的数据管道。
数据流图和数据字典是结构化分析方法中常用的两种工具。本文中基础资料收集于网络，顶层数据流图部分加入里自己的理解。
今天，我们将一起来谈谈数据流分析算法，这项看似高深莫测的技术是如何在上网行为管理中大放异彩的。首先，让我们来了解一下，什么是数据流分析算法？简而言之，这是一种用于处理大量数据的方法，它允许我们在数据流经过时实时监控、分析和提取有用信息。这一技术的应用领域之一就是上网行为管理。
随着数据量的生成以及保护其关键信息的需求，数据安全状况管理 （DSPM） 不再是企业的必需品。DSPM 是一种数据优先方法，用于在数据高度碎片化的不断变化的环境中保护数据。DSPM 使组织能够通过自动执行静态和动态数据分析来增强其安全状况，以提供数据编目、数据流图、风险管理以及事件检测和响应。通过 DSPM 检测和管理风险，组织可以保护其数据、避免数据泄露并确保遵守相关法规（如 GDPR）。
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在当今数字化时代，数据无疑是企业的重要资产之一。随着数据源的多样性和数量的不断增加，如何有效地收集、整合、存储和分析数据变得至关重要。为了应对这个挑战，数据集成平台成为了现代企业不可或缺的一部分。
在 Twitter 上，我们每天都要实时处理大约 4000 亿个事件，生成 PB 级的数据。我们使用的数据的事件源多种多样，来自不同的平台和存储系统，例如 Hadoop、Vertica、Manhattan 分布式数据库、Kafka、Twitter Eventbus、GCS、BigQuery 和 PubSub。
计算机体系结构是指计算机硬件系统的结构和组织方式。它包括计算机内部的各种组件，如中央处理器（CPU）、内存、输入输出设备等等。计算机体系结构决定了计算机硬件如何进行数据处理、控制流和计算。计算机体系结构可以从多个角度进行分类，最常见的分类方式是基于指令集架构（Instruction Set Architecture, ISA），到底有哪些呢，下面研究一番。
Uber 是一个全球品牌，在全球 10,000 多个城市运营。该公司运营规模庞大，每月为超过 1.37 亿用户提供服务，每天为 2500 万次出行提供服务。数据驱动——乘客、司机和企业经营者采取的每一个行动。在如此规模的数据中，将所有这些活动的原始数据转化为业务洞察的技术挑战尤其困难，尤其是以高效且可靠的方式做到这一点。
早期前端是没有数据流概念的，因为前端非常薄，每个页面只要展示请求数据，不需要数据流管理。
需求变更过程：识别出问题需求->问题分析与变更描述->变更分析与成本计算->变更实现->修改后的需求
在数据量不断增长、数据生态系统复杂的时代，追踪数据从源头到目的地，及其经过的各种流程和系统的信息，对确保数据质量、合规性和决策来说至关重要。这些信息被称为数据血缘。
计算机体系结构是指计算机系统的设计与组织，它包括计算机系统的各个组成部分及其相互之间的关系。这个概念既涵盖了硬件的物理结构，也包括了软件的逻辑框架，是计算机能够执行任务的基础。计算机体系结构的设计决定了系统的性能、能效、成本以及编程复杂性等多个方面。
数据库设计是指按照特定的目标和需求，规划和创建数据库的过程。在数据库设计中，需要考虑到数据的组织结构、数据的存储方式、数据的关系以及数据的完整性等方面。主要包括以下几个方面：
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 ;
数据流图（DFD- Data Flow Diagram）让系统分析者弄清楚“做什么”的问题，其重要性就不言而喻了。那么我们怎么画数据流图呢？数据流图与系统流程图又有什么区别呢？
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（Data Flow Diagram，DFD）是从数据传递和加工的角度，以图形的方式来描述逻辑输入经过系统加工处理后转化为逻辑输出的结构化系统分析工具
2020年10月，Cloudera战略性的收购了一家名为Eventador的公司。这主要是为了增强我们在Cloudera DataFlow中的流功能。Eventador擅长简化构建流应用程序的过程。他们的旗舰产品SQL Stream Builder仅使用SQL（结构化查询语言）就可以轻松访问实时数据流。Cloudera的客户正努力解决相同的挑战–用SQL之类的简单查询查询大量实时数据流。
一图胜千言。数据流图(DFD)是可视化系统中信息流的传统方法。一个整洁而清晰的DFD可以图形化地描述大量的系统需求。它可以是手动的，自动的，或者两者的结合。
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 ;
三分技术，七分管理，十二分基础数据。十二分基础数据强调了数据的收集、入库、更新维护是数据库建设中的重要环节。
我从事人工智能工作近 20 年，应用的技术涵盖预测建模、知识工程和符号推理。AI 的巨大潜力一直感觉十分明显，但其广泛应用似乎总是还有几年才能到来。然而，以当前的生成式 AI(GenAI)技术作为体现，这一次感觉不同。
0x00 前言 数据仓库体系里面的主要内容也写的差不多了，现在补一点之前遗漏的点。这一篇就来聊一下 ETL。 文章结构 先聊一下什么是 ETL。 聊一下大致的概念和一般意义上的理解。 聊一聊数据流是什么样子。因为 ETL 的工作主要会体现在一条条的数据处理流上，因此这里做一个说明。 举个具体的例子来说明。 0x01 什么是 ETL ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过
数据湖是近两年中比较新的技术在大数据领域中，对于一个真正的数据湖应该是什么样子，现在对数据湖认知还是处在探索的阶段，像现在代表的开源产品有iceberg、hudi、Delta Lake。
数据时代，从数据中获取业务需要的信息才能创造价值，这类工作就需要计算框架来完成。传统的数据处理流程中，总是先收集数据，然后将数据放到DB中。当人们需要的时候通过DB对数据做query，得到答案或进行相关的处理。这样看起来虽然非常合理，但是结果却非常紧凑，尤其是在一些实时搜索应用环境中的某些具体问题，类似于MapReduce方式的离线处理并不能很好地解决。 基于此，一种新的数据计算结构---流计算方式出现了，它可以很好地对大规模流动数据在不断变化的运动过程中实时地进行分析，捕捉到可能有用的信息，并把结果发送
---- Prompt 我目前正在学习[主题]。问我一系列问题，以测试我的知识。确定我的答案中的知识差距，并给我更好的答案来填补这些差距 好的，下面是每个问题的答案和进一步的解释： 1. 什么是Kafka？ Kafka是一个分布式流处理平台，旨在处理大规模的数据流。它可以处理实时的高吞吐量数据，并支持数据的持久化存储和数据流的处理。 2. Kafka的核心概念是什么？ Kafka的核心概念包括Producer、Consumer、Broker、Topic和Partition。Producer负责
Apache Paimon是一个流式数据湖平台。致力于构建一个实时、高效的流式数据湖平台。这个项目采用了先进的流式计算技术，使企业能够实时处理和分析大量数据。Apache Paimon 的核心优势在于它对于大数据生态系统中流式处理的支持，尤其是在高并发和低延迟方面表现出色。
在上一篇文章中，我们从安装在智能车辆上的传感器收集数据，并描述了ROS嵌入式应用程序，以准备用于训练机器学习（ML）模型的数据。本文展示了从边缘到云中数据湖的数据流。数据采用图像的形式以及与我们的自动驾驶汽车收集的每个图像相关的元数据（例如，IMU信息，转向角，位置）。我们将数据流定向到ClouderaDistribution Hadoop（CDH）集群，在该集群中将存储和整理数据以训练模型。
本文将介绍如何利用Kudu、Flink和Mahout这三种技术构建一个强大的大数据分析平台。我们将详细讨论这些技术的特点和优势，并提供代码示例，帮助读者了解如何在实际项目中应用它们。通过本文的指导，读者将能够掌握如何使用这些工具来处理大规模数据集，并进行智能分析。
Ring Buffer，又称为环形缓冲区或循环缓冲区，是一种特殊的数据结构，用于管理和存储数据流。其特点在于其存储空间在逻辑上形成一个环形，数据从一端开始写入，并沿着环形空间移动，直到达到另一端。当缓冲区满时，新的数据会覆盖最旧的数据。
软件系统模型（Software System Modeling）是软件开发重要环节，通过构件软件系统模型可以帮助开发人员理解系统、抽取业务过程和管理系统的复杂性，也方便各人员交流。软件系统建模是软件系统分析和系统实现的一座桥梁，系统开发人员按照系统模型开发出符合设计目标的软件系统，并基于该模型维护和改进。
虽然云计算使用起来非常方便，对于用户来说也具有较好的成本效益，但它在整合和处理数据方面也可能带来新的挑战和要求。 云计算的出现，让企业在投资IT和商业应用时，多了一种部署选择，不再仅限于本地部署。但云
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