考务处理系统图

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。

检查考生报名表格的完整性和准确性。 为合格的考生编制准考证号，并将准考证发放给考生，同时汇总考生名单送至阅卷站。 审核阅卷站提交的成绩清单，并根据考试中心设定的合格标准进行审核。 制作考生通知单并分发给考生。 进行成绩的分类统计，包括地区、年龄、文化程度、职业、考试级别等分类，并进行试题难度分析，生成统计分析表。

基于 Hadoop 生态技术构建的日志处理系统，满足大规模日志分析需求。

当今的大数据环境中，流数据处理系统成为越来越重要的一部分。随着越来越多的企业试图驾驭充斥我们世界的海量非界限数据集，流数据处理系统终于达到了足够成熟的水平，可以被主流采用。通过这本实用指南，数据工程师、数据科学家和开发人员将学习如何以概念化和平台无关的方式处理流数据。本书扩展自Tyler Akidau的热门博客文章《流数据处理101》和《流数据处理102》，这本书...

本系统包含用户注册、期刊简介、文章浏览、在线投稿、稿件查询、专家评阅、期刊管理、统计分析等功能，采用 ASP.NET 技术开发。

DPS7.05 是个挺强的工具，集合了数值计算、统计、模型模拟等多种功能，基本上能满足日常数据和的各种需求。它不仅具备像 Excel 一样的电子表格功能，还能进行深度统计，甚至是数学建模。要是你经常数据，尤其是需要做一些复杂的统计和模拟，DPS7.05 还真是个不错的选择。 与传统的电子表格工具相比，DPS 的统计功能简直强大得多，像线性回归、主成分（PCA）等都能轻松搞定。更重要的是，DPS 有丰富的教学资源，如果你刚开始接触统计，可以参考下面的几篇文章。 如果你对 DPS7.05 感兴趣，可以先去了解一下它的源代码分享，这样可以更深入地了解它的内部实现。，如果你需要用它来做数据或统计，相关

流计算处理系统主要分为两种类型：原生流处理和微批处理。 原生流处理系统对每条抵达的记录进行实时处理，实现真正的逐条处理。 微批处理系统则将数据按照预设的时间间隔（通常为秒级）进行分批，然后以批量的方式进行处理。

资格考试系统的基本数据流图，结构清晰、流程规范，适合做项目参考或学术作业用。流程像流水线一样，报名、发证、阅卷、统计一步到位，能帮你快速理清整个业务逻辑。系统挺注重数据交互设计，尤其是对考生信息和成绩这块，细节到位，逻辑闭环。页面上的每个功能节点都配有明确的输入输出，像汇总名单、统计表这些，实际开发时就不用自己从 0 搭数据流了，改一改就能上手，节省不少时间。对了，这资源比较适合想快速理清DFD（数据流图）的朋友，配合类似学生成绩管理系统或在线考试系统的图一起对比着看，效果更好。如果你正准备搭一个基于流程驱动的管理系统，可以直接参考这套图，逻辑完整，能帮你少走弯路。

Storm是一个高容错性的实时计算系统，采用分布式架构处理持续的数据流，同时支持低延迟处理和结果持久化存储。除了作为实时计算系统，Storm还可以作为通用的分布式RPC框架使用。随着大数据技术的发展，Storm在处理数据流中发挥着越来越重要的作用。