Data Flow

本文介绍了DataFlow模式下Flux架构的实现原理及流程。详细解释了dispatcher如何分发Action给Store,Store如何更新数据并通知View,以及View如何响应数据变化进行UI更新。

Data Flow

  两种实现:

    Flux

    Reflux

  Flux

    the dispatcher

    the stores

    the views

    the actions

    整个流程如下:
      • 首先要有 action,通过定义一些action creator 方法根据需要创建 Action 提供给 dispatcher
      • View 层通过用户交互会触发 Action
      • Dispatcher 会分发触发的 Action 给所有注册的 Store 的回调函数
      • Store 回调函数根据接收的 Action 更新自身数据之后会触发一个change 事件通知 View 数据更改了
      • View 会监听这个change 事件,拿到对应的新数据并调用setState 更新组件 UI

转载于:https://www.cnblogs.com/lun8115/p/5816134.html

<think>好的,我现在需要帮助用户了解Google Cloud Dataflow的相关信息。首先,用户提到了几个引用,其中引用了Spring Cloud Data Flow和Google Cloud Dataflow,可能有些混淆,需要先明确这两个是不同的产品。Spring Cloud Data Flow是Spring生态中的流处理框架,而Google Cloud Dataflow是Google的托管数据处理服务,基于Apache Beam模型。我需要确保在回答中区分清楚,避免用户误解。 接下来,用户的问题是关于Google Cloud Dataflow数据处理框架的,所以需要集中介绍它的核心概念、架构、应用场景等。根据用户提供的引用,引用3提到了Google Cloud Dataflow的流式作业架构,涉及Pub/Sub、Cloud Run/GKE等组件,可以引用这部分内容来说明其架构。此外,用户提供的引用3和引用4提到了流处理和数据处理的用例,可以结合这些内容来阐述Dataflow的应用场景。 然后,我需要按照用户的要求,结构清晰地分点回答,使用中文,并正确应用LaTeX格式。例如,当提到批处理和流处理时,可以用行内数学公式如$ETL$。同时,需要生成相关问题,可能涉及Dataflow与其他服务的对比、性能优化等。 还要注意引用标记,在回答中引用的地方自然地添加引用标识,如[^3]。同时确保LaTeX语法正确,例如使用$$...$$来展示独立公式,虽然当前内容可能不需要复杂公式,但如果有需要的地方要正确应用。 最后,生成的相关问题需要与Dataflow相关,可能包括架构设计、应用案例、性能调优等。需要确保问题覆盖用户可能感兴趣的方面,帮助他们进一步探索。 现在整理这些思路,开始撰写回答。</think>### Google Cloud Dataflow 数据处理框架 Google Cloud Dataflow 是一种全托管的**批流合一数据处理服务**,基于 Apache Beam 编程模型,支持大规模数据的并行处理。其核心特点包括自动资源管理、动态任务调度和按需扩展计算资源。 #### 1. 核心架构 Dataflow 的典型架构可分为以下部分: - **数据源**:如 Pub/Sub(实时流数据)、BigQuery(结构化数据)、Cloud Storage(文件数据) - **处理层**:通过 Apache Beam SDK 编写的数据处理逻辑(如 ETL、聚合计算) - **服务集成**:支持与 Cloud Run、GKE 等云服务无缝对接 - **输出目标**:数据库、分析工具或下游系统 例如流式处理场景的架构可表示为: $$ \text{Datasender} \rightarrow \text{Pub/Sub Topic} \rightarrow \text{Dataflow Job} \rightarrow \text{BigQuery} $$ #### 2. 关键特性 | 特性 | 描述 | |------|------| | **自动扩缩容** | 根据负载动态调整计算节点数量 | | **精确一次处理** | 通过检查点机制保证数据不丢失 | | **统一编程模型** | 同一代码可运行在批处理($Batch$)和流处理($Streaming$)模式 | #### 3. 应用场景 - **实时分析**:处理 IoT 设备数据流,进行异常检测 - **数据仓库构建**:将原始日志转换为结构化数据存储于 BigQuery - **机器学习预处理**:大规模特征工程处理 - **跨系统集成**:与 Spring Cloud Stream 应用对接实现混合云数据处理[^4] #### 4. 开发示例(Python SDK) ```python from apache_beam import Pipeline with Pipeline() as p: (p | beam.io.ReadFromPubSub(topic='projects/my-project/topics/input') | beam.Map(lambda x: x.upper()) | beam.io.WriteToBigQuery(table='my_dataset.output_table')) ```
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