数据流程图（Data Flow Diagram，简称DFD）是一种图形工具，用于描述数据处理过程的逻辑模型。它是一种以图形方式表示数据流和数据处理的工具，用于描述系统或过程的功能、数据流和数据存储。数据流程图由一系列图形符号和文本构成，用于描述系统的数据处理流程。
数据流程图（DFD）是可视化系统内信息流的传统方法，它以图形的方式描述了大量系统需求。具体来说，数据流程图主要展示了信息如何进入和离开系统，以及如何在系统中改变。作用和特点如下：作用 便于用户表达功能需求和数据需求及其联系。
数据流程图（Data Flow Diagram，DFD/Data Flow Chart）， 是一种描述系统数据流程的主要工具，它用一组符号来描述整个系统中信息的全貌，综合地反映出信息在系统中的流动、处理和存储情况。数据流程图有两个特征： 抽象性和概括性。
数据流程图（Data Flow Diagram，DFD/Data Flow Chart），是描述系统数据流程的工具，它将数据独立抽象出来，通过图形方式描述信息的来龙去脉和实际流程。它是一种能全面地描述信息系统逻辑模型的主要工具。它可以利用少数几种符号综合的反映出信息在系统中的流动、处理和存储的情况。
大数据处理流程包括以下几个环节：数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析和数据可视化。数据采集是大数据处理流程的首要环节，它涉及到从各种来源获取相关数据。这些来源可能包括社交媒体、企业数据库、物联网设备等。例如，在零售行业，企业可能会采集顾客的购买记录、浏览行为等数据，以便后续分析顾客偏好。
大数据处理过程包括以下几个关键步骤： 数据采集：这是大数据处理旅程的起点，涉及从多种来源如传感器、数据库、文件和网络等抽取数据。这些数据可能存在于不同的格式和类型中，因此在采集阶段可能需要进行一系列转换和标准化工作。 数据预处理：采集到的数据往往需要进一步处理，以提高其质量。
大数据处理流程包括：数据采集、数据预处理、数据入库、数据分析、数据展现。数据采集概念：目前行业会有两种解释：一是数据从无到有的过程（web服务器打印的日志、自定义采集的日志等）叫做数据采集；另一方面也有把通过使用Flume等工具把数据采集到指定位置的这个过程叫做数据采集。
大数据处理流程包括以下环节： 数据采集：从各种数据来源收集数据，如传感器、日志文件、社交媒体和交易记录。采集方法包括API、爬虫和传感器等。 数据存储：根据数据特性选择合适的存储介质，如关系型数据库、分布式文件系统、数据仓库或云存储。
大数据处理流程如下：数据采集：收集各种数据来源的数据，包括传感器数据、日志文件、社交媒体数据、交易记录等。数据采集可以通过各种方式进行，如API接口、爬虫、传感器设备等。数据存储：将采集到的数据存储在适当的存储介质中，例如关系型数据库、分布式文件系统、数据仓库或云存储等。
1、容错性、灵活性等。容错性：流处理模式要具备容错机制，能够应对数据丢失、故障等异常情况，并保证数据的完整性和可靠性。灵活性：流处理模式能够适应不同类型、不同格式的实时数据，并能够根据需求进行实时的数据转换、过滤和聚合操作。
2、首先，流数据的实时性是其显著特点，数据源源不断地以实时流的形式产生和传输，不等待特定的时间点或周期，确保了信息的即时性。其次，流数据的到达顺序是无序且不可预知的。这意味着数据的处理不依赖于应用系统的控制，系统需要具备处理异步和乱序数据的能力，以适应不断变化的数据流。
3、流数据处理的核心特征：无界数据处理：处理无限增长的数据集，持续不断地进行。无延迟：确保即时结果，对时间敏感任务至关重要。水印技术：指示数据处理进度，提高系统的灵活性。累加器：根据窗口调整，适应不同应用场景的计算需求。挑战：处理一致性（正确性）和时间推理（处理无序事件）的难题。
4、流处理模式（Stream Processing）：针对数据源的实时性要求更高，实时计算每个事件（Event）或者一组事件的处理结果，能够进行非常低延迟的计算和响应，用途包括实时监控、实时推荐等。
5、流处理（Streaming Processing）： 流处理是针对实时数据流的处理方法，适用于分析社交媒体数据、传感器数据等。这类系统通常具备实时性、高吞吐量和低延迟的特点，能够实时分析数据并支持即时决策。 内存计算（In-memory Computing）： 内存计算通过将数据存储在高速内存中来加速数据处理。
