古典的なコンピューティングモデルであるデータフロープログラミングは、Webスケールのリアルタイムサービスの急増のおかげで、リバイバルを経験しています。その固有のシンプルさ、スケーラビリティ、およびリソース効率により、多くのエンジニアリングの課題に最適です。 Node.jsフレームワークであるStrawは、元々リアルタイムの財務データ処理用に設計されており、控えめなハードウェアで毎秒数千のメッセージを処理できるデータフロー実装を容易にします。
ストロー構造コードは相互接続ノードにコードを作成します。各ノードは入力を受信し、それを処理し、結果を出力します。このモジュラー設計により、複雑な問題が簡素化され、スケーラビリティと回復力が向上します。この記事では、Twitterの消防符のマイニングでのアプリケーションをツイートデータのアプリケーションを詳述することにより、Strawの機能を示しています。 このプロセスでは、ノードを設定して、生データを摂取し、分析を実行し、リアルタイムの視覚化のためにWebSocketsを介してExpressサーバーとクライアントに結果を配布します。
ストローとヘイスタックの紹介
ストローは、それぞれが入力とゼロ以上の出力を備えたノードのトポロジを定義します。 ノードは、ユーザー定義の関数を使用して受信メッセージを処理し、接続されたノードの出力メッセージを生成します。 サンプルアプリケーションであるHayStackには、消防ホースからの生データ消費のためのノード、分析のためのデータルーティング、および分析ノード自体が含まれます。データは、WebSocketsを介してExpressサーバーとクライアントに中継されます。 フォローするには、Haystackをローカルにインストールします。 RedisとBowerは前提条件です。 バウアーインストール:。 Haystackのクローニングとセットアップ:
npm install -g bower
git clone https://github.com/simonswain/haystack cd haystack npm install bower install
Twitter Firehoseにアクセスするには、Twitterアプリを作成して取得したAPI資格情報が必要です(許可のみを読む)。 [APIキー]タブから、
、、およびconsumer_key
を取得します。 資格情報を使用して、HayStackのサンプル構成ファイル(consumer_secret
)を更新します
access_token_key
2つの別々の端子を使用してhaystackを実行します。1つはStrawトポロジ(access_token_secret
。config.js
exports.twitter = { consumer_key: '{your consumer key}', consumer_secret: '{your consumer secret}', access_token_key: '{your access token key}', access_token_secret: '{your access token secret}' };
node run
node server.js
わらのトポロジー(run.js)http://localhost:3000
わらのトポロジーを定義します。 ノードとその接続はオブジェクトで指定されています。 たとえば、
ノードはディレクトリにあります。
(入力なし)メッセージを導入します。選択的なメッセージルーティングの複数の出力を示します。run.js
var topo = new straw.topology({ 'consume-firehose': { 'node': __dirname + '/nodes/consume-firehose.js', 'output': 'raw-tweets', 'twitter': config.twitter }, 'route-tweets': { 'node': __dirname + '/nodes/route-tweets.js', 'input': 'raw-tweets', 'outputs': { 'geo': 'client-geo', 'lang': 'lang', 'text': 'text' } }, // ... more nodes });例ノードの例(Consume-firehose.jsおよびroute-tweets.js)
nodes
consume-firehose
route-tweets
:
:
git clone https://github.com/simonswain/haystack cd haystack npm install bower install
キャッチラングノード(言語集約用)
catch-langs
言語カウントを集約し、圧倒的なクライアントを避けるために定期的に合計を放出します。 setInterval
を使用して、排出を制御し、言語数の増加を制御し、変更が発生したときに合計を放出します。
Express Server(server.js)およびクライアント側の視覚化(haystack.js)
expressとsocket.io(またはsockjs)を使用して、a server.js
を使用してストローからのWebインターフェイスとストリーミングデータを提供します。 クライアントサイド(straw.tap
)は、このデータを受信して視覚化します
public/js/haystack.js
Haystackは、リアルタイムデータストリームのデータフロー処理を例示しています。 Strawの固有の並列性とモジュール性は、複雑なタスクを簡素化します。 ノードと視覚化を追加してヘイスタックを拡張します。
データフロープログラミングに関するよくある質問(FAQ)以上がストローによるデータフロープログラミングの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

JavaScriptコアデータ型は、ブラウザとnode.jsで一貫していますが、余分なタイプとは異なる方法で処理されます。 1)グローバルオブジェクトはブラウザのウィンドウであり、node.jsのグローバルです2)バイナリデータの処理に使用されるNode.jsの一意のバッファオブジェクト。 3)パフォーマンスと時間の処理にも違いがあり、環境に従ってコードを調整する必要があります。

javascriptusestwotypesofcomments:シングルライン(//)およびマルチライン(//)

PythonとJavaScriptの主な違いは、タイプシステムとアプリケーションシナリオです。 1。Pythonは、科学的コンピューティングとデータ分析に適した動的タイプを使用します。 2。JavaScriptは弱いタイプを採用し、フロントエンドとフルスタックの開発で広く使用されています。この2つは、非同期プログラミングとパフォーマンスの最適化に独自の利点があり、選択する際にプロジェクトの要件に従って決定する必要があります。

PythonまたはJavaScriptを選択するかどうかは、プロジェクトの種類によって異なります。1)データサイエンスおよび自動化タスクのPythonを選択します。 2)フロントエンドとフルスタック開発のためにJavaScriptを選択します。 Pythonは、データ処理と自動化における強力なライブラリに好まれていますが、JavaScriptはWebインタラクションとフルスタック開発の利点に不可欠です。

PythonとJavaScriptにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトのニーズと個人的な好みに依存します。 1. Pythonは、データサイエンスやバックエンド開発に適した簡潔な構文を備えた学習が簡単ですが、実行速度が遅くなっています。 2。JavaScriptはフロントエンド開発のいたるところにあり、強力な非同期プログラミング機能を備えています。 node.jsはフルスタックの開発に適していますが、構文は複雑でエラーが発生しやすい場合があります。

javascriptisnotbuiltoncorc;それは、解釈されていることを解釈しました。

JavaScriptは、フロントエンドおよびバックエンド開発に使用できます。フロントエンドは、DOM操作を介してユーザーエクスペリエンスを強化し、バックエンドはnode.jsを介してサーバータスクを処理することを処理します。 1.フロントエンドの例:Webページテキストのコンテンツを変更します。 2。バックエンドの例:node.jsサーバーを作成します。

PythonまたはJavaScriptの選択は、キャリア開発、学習曲線、エコシステムに基づいている必要があります。1)キャリア開発:Pythonはデータサイエンスとバックエンド開発に適していますが、JavaScriptはフロントエンドおよびフルスタック開発に適しています。 2)学習曲線:Python構文は簡潔で初心者に適しています。 JavaScriptの構文は柔軟です。 3)エコシステム:Pythonには豊富な科学コンピューティングライブラリがあり、JavaScriptには強力なフロントエンドフレームワークがあります。


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