数据流图解析需求分析建模PPT详细讲解

考试中心的顶层数据流图显示了考生和考务处理系统之间的信息流动。包括考生通知单、准考证、成绩清单和统计分析表等关键数据。

pgstream：PostgreSQL 的数据流利器 pgstream 是 PostgreSQL 的一项扩展功能，它为数据库提供了强大的数据流处理能力。通过 pgstream，您可以： 实时数据接入： 将外部数据源（例如 Kafka、MQTT）中的数据实时接入 PostgreSQL，实现数据的实时分析和处理。 数据管道构建： 使用 SQL 或 PL/pgSQL 创建复杂的数据管道，对数据进行清洗、转换和聚合，并将结果输出到其他系统或存储中。 流式数据处理： 利用 pgstream 的高效数据处理能力，实现对大规模数据的实时分析和处理，例如实时仪表盘、异常检测等。 pgstream 提供了丰富的功能和灵活的接口，可以满足各种数据流处理场景的需求。

销售管理（委托代销结算）的数据流程图解，详细分析了畅捷通T6系统中的结算过程。

将详细解析数据库的PPT讲解内容，包括数据库对象及其操作，特别着重于触发器的详细讲解。

针对类别间的工资人员表进行分析，包括： WA_psn工资 日常业务（数据接口管理） 数据接口设置WA_JKItemSet 数据接口文件格式WA_JKSet

数据流驱动设计 数据流驱动设计是一种软件设计方法，它以数据在系统中的流动和转换过程为核心。这种方法强调识别和定义数据流，并根据数据流的特点来构建系统架构和模块划分。 在数据流驱动设计中，系统被分解为一系列相互连接的处理单元，每个单元负责对数据进行特定的操作或转换。数据在这些单元之间流动，最终生成系统所需的输出。 这种设计方法特别适用于处理大量数据的系统，例如数据处理流水线、实时数据分析系统等。其优势在于能够清晰地展现数据的流动过程，方便理解和维护系统逻辑，同时也易于实现并行处理和优化性能。

使用Spark Streaming处理Kafka数据流时，需要将 spark-streaming-kafka-assembly_2.11-1.6.3.jar 添加到PySpark环境的 jars 目录中。该jar包提供了Spark Streaming与Kafka集成所需的类和方法，例如创建Kafka DStream、配置消费者参数等。

基于 Flink 1.14.3 版本, 使用 Java 语言和 Maven 构建工具，演示如何从 Netcat 读取数据流，进行单词拆分和统计，最终输出结果。

分层DFD实例一个简单的考务处理系统功能描述： (1)对考生送来的报名单进行检查; (2)对合格的报名单编好准考证号后将准考证送给考生，并将汇总后的考生名单送给阅卷站; (3)对阅卷站送来的成绩单进行检查，并根据考试中心制定的合格标准审定合格者; (4)制作考生通知单(含成绩及合格/不合格标志)送给考生; (5)按地区进行成绩分类统计和试题难度分析，产生统计分析表。