Pengaturcaraan Dataflow, model pengkomputeran klasik, mengalami kebangkitan terima kasih kepada lonjakan perkhidmatan masa nyata skala web. Kesederhanaan, skalabilitas, dan kecekapan sumbernya menjadikannya sesuai untuk pelbagai cabaran kejuruteraan. Jerami, rangka kerja Node.js, memudahkan pelaksanaan dataflow, yang asalnya direka untuk pemprosesan data kewangan masa nyata dan mampu mengendalikan beribu-ribu mesej sesaat pada perkakasan sederhana.
Kod Struktur Jerami ke dalam nod yang saling berkaitan: Setiap nod menerima input, memprosesnya, dan hasil output. Reka bentuk modular ini memudahkan masalah yang rumit, meningkatkan skalabiliti dan daya tahan. Artikel ini menunjukkan keupayaan Straw dengan memperincikan permohonannya dalam perlombongan Twitter's Firehose untuk data tweet. Proses ini melibatkan penubuhan nod untuk menelan data mentah, melakukan analisis, dan mengedarkan hasil kepada pelayan dan pelanggan Express melalui WebSockets untuk visualisasi masa nyata.
Pengenalan kepada jerami dan jerami
Straw mentakrifkan topologi nod, masing -masing dengan input dan sifar atau lebih banyak output. Nod memproses mesej masuk menggunakan fungsi yang ditentukan pengguna, menghasilkan mesej output untuk nod yang disambungkan. Aplikasi contoh, Haystack, melibatkan nod untuk penggunaan data mentah dari firehose, penghalaan data untuk analisis, dan analisis nod sendiri. Data kemudian disampaikan kepada pelayan Express dan pelanggan melalui WebSockets. Untuk mengikuti, pasangkan haystack secara tempatan; Redis dan Bower adalah prasyarat. Pemasangan Bower:. Haystack Cloning dan Persediaan: npm install -g bower
git clone https://github.com/simonswain/haystack cd haystack npm install bower install
menjalankan aliran data firehose
Mengakses firehose Twitter memerlukan kelayakan API yang diperoleh dengan membuat aplikasi Twitter (baca kebenaran sahaja). Dapatkan, consumer_key
, consumer_secret
, dan access_token_key
dari tab API Keys. Kemas kini fail konfigurasi sampel Haystack (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}' };), dan satu lagi untuk pelayan ekspres (
). Akses visualisasi di node run
. node server.js
http://localhost:3000
Memahami topologi jerami (run.js)
Mendefinisikan topologi jerami. Nod dan sambungan mereka ditentukan dalam objek. Contohnya:
nod terletak di direktori 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 });Menunjukkan pelbagai output untuk penghalaan mesej terpilih.
nodes
consume-firehose
Nod Contoh (onsume-firehose.js dan route-tweets.js) route-tweets
:
consume-firehose.js
:
git clone https://github.com/simonswain/haystack cd haystack npm install bower install
node catch-langs (untuk pengagregatan bahasa)
catch-langs
Mengagregatkan jumlah bahasa, secara berkala memancarkan jumlah untuk mengelakkan pelanggan yang luar biasa. Ia menggunakan setInterval
untuk mengawal pelepasan, menambah jumlah bahasa dan memancarkan jumlah apabila perubahan berlaku.
pelayan ekspres (server.js) dan visualisasi sisi klien (haystack.js)
server.js
menggunakan ekspres dan socket.io (atau sockjs) untuk melayani antara muka web dan menstrimkan data dari jerami menggunakan straw.tap
. Klien (public/js/haystack.js
Kesimpulan
Haystack mencontohkan pemprosesan data untuk aliran data masa nyata. Paralelisme dan modulariti jerami yang memudahkan tugas -tugas kompleks. Panjangkan haystack dengan menambahkan nod dan visualisasi.
Soalan-soalan yang sering ditanya (Soalan Lazim) Mengenai Pengaturcaraan Dataflow (Bahagian ini tetap tidak berubah dari input, kerana ia adalah bahagian FAQ yang serba lengkap. t memerlukan pengubahsuaian untuk tujuan penulisan semula ini.
Atas ialah kandungan terperinci Pengaturcaraan dataflow dengan jerami. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Memahami bagaimana enjin JavaScript berfungsi secara dalaman adalah penting kepada pemaju kerana ia membantu menulis kod yang lebih cekap dan memahami kesesakan prestasi dan strategi pengoptimuman. 1) aliran kerja enjin termasuk tiga peringkat: parsing, penyusun dan pelaksanaan; 2) Semasa proses pelaksanaan, enjin akan melakukan pengoptimuman dinamik, seperti cache dalam talian dan kelas tersembunyi; 3) Amalan terbaik termasuk mengelakkan pembolehubah global, mengoptimumkan gelung, menggunakan const dan membiarkan, dan mengelakkan penggunaan penutupan yang berlebihan.

Python lebih sesuai untuk pemula, dengan lengkung pembelajaran yang lancar dan sintaks ringkas; JavaScript sesuai untuk pembangunan front-end, dengan lengkung pembelajaran yang curam dan sintaks yang fleksibel. 1. Sintaks Python adalah intuitif dan sesuai untuk sains data dan pembangunan back-end. 2. JavaScript adalah fleksibel dan digunakan secara meluas dalam pengaturcaraan depan dan pelayan.

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Peralihan dari C/C ke JavaScript memerlukan menyesuaikan diri dengan menaip dinamik, pengumpulan sampah dan pengaturcaraan asynchronous. 1) C/C adalah bahasa yang ditaip secara statik yang memerlukan pengurusan memori manual, manakala JavaScript ditaip secara dinamik dan pengumpulan sampah diproses secara automatik. 2) C/C perlu dikumpulkan ke dalam kod mesin, manakala JavaScript adalah bahasa yang ditafsirkan. 3) JavaScript memperkenalkan konsep seperti penutupan, rantaian prototaip dan janji, yang meningkatkan keupayaan pengaturcaraan fleksibiliti dan asynchronous.

Enjin JavaScript yang berbeza mempunyai kesan yang berbeza apabila menguraikan dan melaksanakan kod JavaScript, kerana prinsip pelaksanaan dan strategi pengoptimuman setiap enjin berbeza. 1. Analisis leksikal: Menukar kod sumber ke dalam unit leksikal. 2. Analisis Tatabahasa: Menjana pokok sintaks abstrak. 3. Pengoptimuman dan Penyusunan: Menjana kod mesin melalui pengkompil JIT. 4. Jalankan: Jalankan kod mesin. Enjin V8 mengoptimumkan melalui kompilasi segera dan kelas tersembunyi, Spidermonkey menggunakan sistem kesimpulan jenis, menghasilkan prestasi prestasi yang berbeza pada kod yang sama.

Aplikasi JavaScript di dunia nyata termasuk pengaturcaraan sisi pelayan, pembangunan aplikasi mudah alih dan Internet of Things Control: 1. Pengaturcaraan sisi pelayan direalisasikan melalui node.js, sesuai untuk pemprosesan permintaan serentak yang tinggi. 2. Pembangunan aplikasi mudah alih dijalankan melalui reaktnatif dan menyokong penggunaan silang platform. 3. Digunakan untuk kawalan peranti IoT melalui Perpustakaan Johnny-Five, sesuai untuk interaksi perkakasan.

Saya membina aplikasi SaaS multi-penyewa berfungsi (aplikasi edTech) dengan alat teknologi harian anda dan anda boleh melakukan perkara yang sama. Pertama, apakah aplikasi SaaS multi-penyewa? Aplikasi SaaS Multi-penyewa membolehkan anda melayani beberapa pelanggan dari Sing

Artikel ini menunjukkan integrasi frontend dengan backend yang dijamin oleh permit, membina aplikasi edtech SaaS yang berfungsi menggunakan Next.Js. Frontend mengambil kebenaran pengguna untuk mengawal penglihatan UI dan memastikan permintaan API mematuhi dasar peranan


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)