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
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。
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。
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 --
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
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。
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。
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。
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，
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
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。
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。
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）
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
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。
前端框架的数据流 前端框架实现了数据驱动视图变化的功能，我们用 template 或者 jsx 描述好了数据和视图的绑定关系，然后就只需要关心数据的管理了。...数据在组件和组件之间、组件和全局 store 之间传递，叫做前端框架的数据流。...第一个原因就是数据流清晰，改变数据有统一的入口。...总结 前端框架实现了数据到视图的绑定，我们只需要关心数据流就可以了。...相比 context 的混乱的数据流，redux 的 view -> action -> store -> view 的单向数据流更清晰且容易管理。
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