Middle
50
0
questionbank

Как устроен процесс обработки данных в pipeline?

Answer from sobes.tech neural network

Процесс обработки данных в pipeline (например, в контексте потоков Node.js) основан на принципах чейннинга и перенаправления.

  1. Источники (Sources): Начинается с потока-источника (readable stream), который генерирует данные.
  2. Преобразователи (Transforms): Данные из источника могут передаваться через один или несколько промежуточных потоков-преобразователей (transform streams). Каждый преобразователь выполняет какую-то операцию над данными (например, фильтрация, преобразование формата).
  3. Назначения (Destinations): Обработанные данные поступают в поток-назначение (writable stream), который их потребляет (например, записывает в файл, отправляет по сети).

Метод pipe():

Центральным методом для построения pipeline является pipe(). Он связывает выход одного потока с входом другого:

javascript

Поток событий:

  • Когда источник готов выдать данные, он инициирует событие data, передавая чанк данных.
  • Этот чанк передается в следующий поток в pipeline (или напрямую в назначение, если преобразователей нет).
  • Промежуточные потоки обрабатывают чанк и, если готовы, инициируют

Процесс обработки данных в pipeline (например, в контексте потоков Node.js) основан на принципах чейннинга и перенаправления.

  1. Источники (Sources): Начинается с потока-источника (readable stream), который генерирует данные.
  2. Преобразователи (Transforms): Данные из источника могут передаваться через один или несколько промежуточных потоков-преобразователей (transform streams). Каждый преобразователь выполняет какую-то операцию над данными (например, фильтрация, преобразование формата).
  3. Назначения (Destinations): Обработанные данные поступают в поток-назначение (writable stream), который их потребляет (например, записывает в файл, отправляет по сети).

Метод pipe():

Центральным методом для построения pipeline является pipe(). Он связывает выход одного потока с входом другого:

javascript

Поток событий:

  • Когда источник готов выдать данные, он инициирует событие data, передавая чанк данных.
  • Этот чанк передается в следующий поток в pipeline (или напрямую в назначение, если преобразователей нет).
  • Промежуточные потоки обрабатывают чанк и, если готовы, инициируют

Register or sign in to get access to full answers for all questions from the question bank.

etldata-processingdata-pipelineworkflow-managementorchestrationdata-transformation