Module 17 Oozie架构原理
odoo 模块设计原则
odoo 模块设计原则摘要：1.模块化设计2.高内聚、低耦合3.遵循面向对象设计原则4.使用开源库和框架5.保持代码可读性和可维护性正文：Odoo 模块设计原则主要包括以下几个方面：1.模块化设计模块化设计是Odoo 开发的基本原则之一。
一个复杂的系统可以被分解为多个模块，每个模块负责一个特定的功能。
模块化设计可以提高系统的可读性、可维护性和可扩展性。
在Odoo 中，每个模块都是一个独立的文件夹，包含了与该模块相关的所有Python 文件、XML 文件和HTML 模板。
2.高内聚、低耦合高内聚、低耦合是软件设计中的一种原则，旨在减少模块之间的依赖关系，提高系统的稳定性和可维护性。
在Odoo 模块设计中，要尽量确保一个模块只解决一个特定的问题，并且与其他模块之间的依赖关系降到最低。
这样可以确保在修改一个模块时，对其他模块的影响最小。
3.遵循面向对象设计原则面向对象设计是一种编程范式，它强调将数据和处理数据的方法组织在一起，形成“对象”。
在Odoo 模块设计中，开发者需要遵循面向对象设计原则，例如封装、继承和多态等，以提高代码的可读性、可维护性和可扩展性。
4.使用开源库和框架Odoo 本身就是一个开源的企业资源规划（ERP）系统，它提供了许多开源库和框架，以帮助开发者快速构建模块。
在设计Odoo 模块时，开发者应充分利用这些开源库和框架，以提高开发效率和系统的稳定性。
5.保持代码可读性和可维护性良好的代码风格和注释对于保持代码的可读性和可维护性至关重要。
在编写Odoo 模块时，开发者应注意遵循PEP8 编码规范，确保代码整洁、易读。
同时，要为关键代码和复杂逻辑添加充分的注释，以便其他开发者能够快速理解代码的功能和实现方式。
总之，Odoo 模块设计原则旨在确保模块的独立性、可扩展性和稳定性，同时提高代码的可读性和可维护性。
鸿蒙系统的架构与设计原理分析
鸿蒙系统的架构与设计原理分析随着移动互联网的快速发展，操作系统的重要性也变得日益突出。
在这个数字化时代，人们对于操作系统的需求也越来越高。
鸿蒙系统(HarmonyOS)作为一款全新的操作系统，旨在提供全场景、全连接的智能体验。
本文将对鸿蒙系统的架构与设计原理进行分析。
一、鸿蒙系统的架构鸿蒙系统采用了一种分布式架构，创造性地实现了设备与设备之间的无缝连接与协同工作。
它的架构主要由以下几个层次构成。
1. 驱动层鸿蒙系统的驱动层负责与硬件设备进行交互，包括各类传感器、摄像头、麦克风等。
驱动层通过统一的设备抽象层，使得应用程序无需关心具体的硬件细节，实现跨设备的兼容性。
2. 核心服务层鸿蒙系统的核心服务层提供了一系列的系统服务，包括进程管理、内存管理、通信管理等。
这些服务对上层应用程序提供了基础的运行环境和接口支持。
3. 框架层鸿蒙系统的框架层为应用程序开发者提供了一套完整的开发框架和工具，包括图形界面、网络通信、多媒体处理等。
开发者可以通过这些框架和工具高效地开发出各种应用程序。
4. 应用层鸿蒙系统的应用层是最上层的用户界面，包括各类应用程序和功能模块。
用户可以通过应用层来使用鸿蒙系统提供的各种功能和服务。
二、鸿蒙系统的设计原理鸿蒙系统的设计原理主要包括以下几个方面。
1. 分布式架构鸿蒙系统采用了分布式架构的设计思想，将计算、存储和服务分散在不同的设备上，并通过高效的通信机制进行连接和协同工作。
这种架构可以实现设备间的资源共享和任务协同，提升了系统的整体性能和用户体验。
2. 内核调度鸿蒙系统的内核调度是基于微内核的设计原理，将核心服务和应用程序进行了有效的隔离，从而提高了系统的稳定性和安全性。
同时，鸿蒙系统还通过智能调度算法，根据设备的实际情况来合理分配系统资源，提高了系统的响应速度和效率。
3. 轻量化敏捷鸿蒙系统的设计原则之一是轻量化敏捷，即尽量减少系统的体积和内存占用，提高系统的运行效率和资源利用率。
ice框架原理
ice框架原理Ice框架是一种用于构建高效、可扩展和可靠分布式应用程序的开源框架。
它支持多种编程语言，并提供了一套灵活的工具和库，帮助开发人员简化分布式系统的设计和开发。
Ice框架的原理主要包括Ice语言、分布式对象模型、通信协议和中间件。
1. Ice语言：Ice语言是一种特定的接口描述语言（Interface Definition Language，IDL），用于定义分布式对象接口。
它提供了一种简洁、面向对象的方式来描述对象接口和数据结构，并支持多种编程语言。
通过IDL，开发人员可以定义接口、类、结构体以及相应的操作和属性等。
2. 分布式对象模型：Ice框架基于分布式对象模型，它将远程对象抽象为本地对象的扩展，使得开发人员可以像调用本地对象一样调用远程对象。
Ice框架通过自动生成客户端和服务器端的代理代码，隐藏了底层的网络通信细节，使得开发人员可以集中精力在业务逻辑的实现上。
3. 通信协议：Ice框架支持多种通信协议，包括TCP/IP、UDP、SSL等。
它提供了一种可配置的通信机制，可以根据应用程序的需求选择合适的协议。
Ice框架还支持异步通信方式，可以提高系统的并发性能。
4. 中间件：Ice框架提供了一套丰富的中间件，用于解决分布式系统中的常见问题，如容错、负载均衡、事务管理等。
例如，Ice框架提供了集群管理器（Cluster Manager），可以实现透明的故障恢复和负载均衡。
同时，Ice框架还提供了事务管理器（Transaction Manager），用于管理分布式事务的一致性和原子性。
Ice框架的工作流程如下：1. 定义接口：开发人员使用Ice语言定义分布式对象的接口。
2. 生成代理代码：根据接口定义生成客户端和服务器端的代理代码，包括远程对象的调用和网络通信的处理代码。
3. 实现业务逻辑：开发人员在服务器端实现具体的业务逻辑。
4. 运行应用程序：启动服务器端和客户端应用程序，它们通过Ice框架进行通信。
部分解耦与完全解耦
部分解耦与完全解耦全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：部分解耦与完全解耦是软件架构中常见的两种设计思想，它们都旨在提高系统的可维护性、可扩展性和灵活性。
本文将就部分解耦和完全解耦的概念、优势与劣势进行探讨，帮助读者更好地理解和应用这两种解耦方式。
一、部分解耦部分解耦是指将系统中的一部分模块或组件分离出来，使其与其他部分之间的依赖性降低。
在部分解耦的架构中，各个模块之间仍然存在一定的依赖关系，但这种依赖关系是松散的、可管理的。
部分解耦的优势在于：1. 提高系统的可维护性。
通过将系统拆分为多个模块，每个模块只负责单一的功能，便于定位和修复问题，减少维护成本。
2. 提高系统的可扩展性。
由于各个模块之间的依赖关系较为松散，因此可以更容易地增加新功能或修改现有功能，而不会对整个系统造成影响。
3. 提高系统的灵活性。
模块之间的耦合度较低，可以灵活地替换或升级单个模块，而不会对整个系统产生影响。
尽管部分解耦有诸多优点，但也存在一些劣势。
部分解耦需要更多的设计和开发工作，同时也增加了系统的复杂性。
模块之间的依赖关系虽然降低了，但仍然存在一定的耦合度，可能会导致一些隐性的依赖问题。
二、完全解耦完全解耦是指将系统中的所有模块或组件都完全独立地设计和实现，彼此之间没有任何依赖关系。
在完全解耦的架构中，各个模块之间是独立的、自治的，彼此之间不需要知道对方的存在。
完全解耦的优势在于：1. 提高系统的可维护性。
每个模块都是独立的，不受其他模块的影响，因此可以单独对其进行维护和修改，便于系统的长期稳定与更新。
完全解耦也有其劣势。
完全解耦需要更多的时间和精力来设计和实现，同时也增加了系统的复杂性。
模块之间完全独立可能导致一些功能重复或数据冗余的问题，需要额外的控制和管理。
三、部分解耦与完全解耦的选择在实际的软件开发过程中，需要根据具体的需求和业务场景来选择部分解耦还是完全解耦。
一般来说，如果系统较为复杂，功能较多，且需要频繁进行升级和扩展，那么可以考虑采用部分解耦的方式，灵活地管理系统的各个模块。
Elm架构模式与前端开发课件
Elm架构模式与前端开发课件Elm是一种函数式编程语言，被广泛应用于前端开发领域。
它采用了一种称为Elm架构的模式，该模式可以帮助开发人员组织和管理前端应用程序的复杂性。
本课件将为你介绍Elm架构模式，并提供相关的案例和示例。
一、什么是Elm架构模式Elm架构模式是一种用于构建可维护和可测试的前端应用程序的设计模式。
它由三个核心组件组成：模型(Model)、视图(View)和更新器(Update)。
1. 模型(Model)模型代表应用程序的状态和数据。
它是一个不可变的数据结构，用于描述应用程序的当前状态。
模型的改变只能通过更新器来进行，确保了状态的一致性和可追溯性。
2. 视图(View)视图是模型的可视化呈现。
它负责将模型数据渲染为用户界面。
Elm的视图是纯函数式的，它根据给定的模型数据生成页面的HTML 表示。
3. 更新器(Update)更新器是用于修改模型的函数。
它接收一个消息作为输入，然后根据不同的消息类型对模型进行更新。
每个更新器函数都应该返回一个新的模型，而不是直接修改原来的模型。
二、Elm架构的优势Elm架构模式相比于其他前端开发模式具有以下优势：1. 简单清晰：Elm架构的三个核心组件清晰明了，使得应用程序的结构和数据流非常直观。
2. 可维护性：通过对模型进行严格的管理和更新，使得应用程序的状态变化可追溯，易于调试和维护。
3. 可测试性：Elm的纯函数式视图和更新器可以方便地进行单元测试，确保代码的正确性和可靠性。
4. 性能优化：Elm使用虚拟DOM技术，只对发生变化的部分进行更新，提高了应用程序的性能。
三、Elm实践案例下面是一个简单的Elm应用程序示例，以说明Elm架构模式的实际应用：```elmmodule Main exposing (..)import Html exposing (..)import Html.Events exposing (..)import StartApp.Simple as StartApp-- 模型type alias Model ={ count : Int}-- 更新器type Msg= Increment| Decrementupdate : Msg -> Model -> Modelupdate msg model =case msg ofIncrement ->{ model | count = model.count + 1 } Decrement ->{ model | count = model.count - 1 } -- 视图view : Signal.Address Msg -> Model -> Html view address model =div [][ button [ onClick address Decrement ] [ text "-" ], div [] [ text (toString model.count) ], button [ onClick address Increment ] [ text "+" ]]-- 入口main : Signal.Signal Htmlmain =StartApp.start{ model = { count = 0 }, update = update, view = view}```在上面的例子中，模型包含一个计数器变量。
揭秘Hadoop生态系统技术架构
揭秘Hadoop生态系统技术架构Hadoop是一个广泛应用于海量数据处理的开源平台。
其生态系统包含多个组件和技术，架构复杂，本文将从技术架构的角度解析Hadoop生态系统。
1. Hadoop技术架构概览Hadoop生态系统包含多个组件，其中最为重要的是Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce。
HDFS是一种分布式文件系统，可在多个计算机之间共享文件，并提供数据存储和访问服务。
MapReduce则是一种分布式计算模型，用于将海量数据分成多个小块进行并行计算。
除了HDFS和MapReduce，Hadoop还包含多个组件，如HBase、ZooKeeper、Hive、Pig等。
这些组件共同构成了一个完整的Hadoop生态系统。
2. HDFS技术架构HDFS是Hadoop生态系统的核心部分之一，它提供了分布式文件存储和访问功能。
HDFS的技术架构包括以下三个部分：（1）NameNodeNameNode是HDFS的中央管理节点，它负责处理客户端请求和管理HDFS文件系统的元数据。
所有数据块的信息和位置信息都存储在NameNode中，因此，NameNode是HDFS中最重要的组件之一。
（2）DataNodeDataNode是存储实际数据块的节点。
当客户端上传数据时，DataNode将数据块存储到本地磁盘，并向NameNode注册该数据块的位置信息。
（3）Secondary NameNodeSecondary NameNode不是NameNode的备份节点，而是NameNode的辅助节点。
它可以定期备份NameNode的元数据，以便在NameNode的故障情况下恢复文件系统。
3. MapReduce技术架构MapReduce是Hadoop中用于分布式计算的核心组件，它的技术架构包括以下三个部分：（1）JobTrackerJobTracker是MapReduce计算集群的中央节点，它负责管理计算任务、调度Map和Reduce任务、监控任务执行状态等。
Ansible架构与工作原理详解
Ansible 架构与工作原理详解目录一、Ansible基本架构 (3)二、Ansible工作原理 (4)三、ansible的七个命令 (5)Ansible 是一个模型驱动的配置管理器，支持多节点发布、远程任务执行。
默认使用SSH 进行远程连接。
无需在被管理节点上安装附加软件，可使用各种编程语言进行扩展。
上图为ansible的基本架构，从上图可以了解到其由以下部分组成：•核心：ansible•核心模块（Core Modules）：这些都是ansible自带的模块•扩展模块（Custom Modules）：如果核心模块不足以完成某种功能，可以添加扩展模块•插件（Plugins）：完成模块功能的补充•剧本（Playbooks）：ansible的任务配置文件，将多个任务定义在剧本中，由ansible自动执行•连接插件（Connectior Plugins）：ansible基于连接插件连接到各个主机上，虽然ansible是使用ssh连接到各个主机的，但是它还支持其他的连接方法，所以需要有连接插件•主机群（Host Inventory）：定义ansible管理的主机以上是从网上找到的两张ansible工作原理图，两张图基本都是在架构图的基本上进行的拓展。
从上面的图上可以了解到：1、管理端支持local 、ssh、zeromq 三种方式连接被管理端，默认使用基于ssh的连接－－－这部分对应基本架构图中的连接模块；2、可以按应用类型等方式进行Host Inventory（主机群）分类，管理节点通过各类模块实现相应的操作－－－单个模块，单条命令的批量执行，我们可以称之为ad-hoc；3、管理节点可以通过playbooks 实现多个task的集合实现一类功能，如web服务的安装部署、数据库服务器的批量备份等。
playbooks我们可以简单的理解为，系统通过组合多条ad-hoc操作的配置文件。
安装完ansible后，发现ansible一共为我们提供了七个指令：ansible、ansible-doc、ansible-galaxy、ansible-lint、ansible-playbook、ansible-pull、ansible-vault 。
nameko框架原理
nameko框架原理
Nameko是一个基于Python的微服务框架，用于构建分布式应用程序。
它提供了一种简单的方法来创建和管理微服务，同时管理微服务之间的通信和协调。
Nameko的工作原理如下：
1. 定义服务接口：在Nameko中，每个微服务都被定义为一个Python类。
该类通常包含一个或多个方法，这些方法是服务的接口。
这些接口方法可以被其他微服务调用。
2. 启动服务容器：在Nameko中，服务通过在服务容器中运行来提供功能。
服务容器是一个轻量级的进程，它会加载和实例化所有服务，然后处理服务之间的通信和协调。
3. 服务发现和注册：服务在启动时会自动注册到Nameko的服务发现机制中。
其他服务可以通过服务发现机制来获取和调用已注册的服务。
4. 服务通信：Nameko使用RabbitMQ作为消息代理，实现服务之间的通信。
当一个服务需要调用另一个服务时，它会将消息发送到RabbitMQ的一个特定队列，然后目标服务会从该队列中获取并处理消息。
5. 事件驱动编程：Nameko支持事件驱动编程模型。
服务可以发布事件，其他服务可以通过订阅这些事件来进行响应。
这种模型使得服务之间的解耦变得更容易。
通过以上步骤，Nameko能够实现微服务之间的通信和协调，从而构建出一个可扩展和灵活的分布式应用程序。
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SDK DB WebApp（ Oozie） Tomcat HD组件
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2.2 基本原理
原理
Oozie 对工作流的编排, 是基于workflow.xml文件来完成的。用户预先将工作流执行规则定制 于workflow.xml文件中,并在job.properties配置上相关的参数，然后由Oozie Server向MR提交一 个Job来启动工作流。
hive : action类型
job-tracker : Mapreduce jobtracker地址 name-node : HDFS namenode地址 configuration: action需要的参数 script : 执行的sql文件 ok : 标注当前action执行成功后跳转的下个节点 error : 标注当前action执行失败后跳转的下个节点
流程节点
工作流由两种类型的节点组成，分别是“Control Flow Nodes”和“Action Nodes”。 • Control Flow Nodes : 控制工作流执行路径，包括start, end, kill, decision, fork, join。
• Action Nodes ： 决定每个操作执行的任务类型,包括map-reduce, java, hive, shell, pig等。
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2.4 Map-Reduce Action Node
<action name="myfirstHadoopJob"> <map-reduce> <job-tracker>foo:9001</job-tracker> <name-node>bar:9000</name-node> <prepare> <delete path="hdfs://foo:9000/usr/tucu/output-data"/> </prepare> <job-xml>/myfirstjob.xml</job-xml> <configuration> <property> <name>mapred.input.dir</name> <value>/usr/tucu/input-data</value> </property> <property> <name>mapred.output.dir</name> <value>/usr/tucu/input-data</value> </property> <property> <name>mapred.reduce.tasks</name> <value>${firstJobReducers}</value> </property> <property> <name>oozie.action.external.stats.write</name> <value>true</value> </property> </configuration> </map-reduce> <ok to="myNextAction"/> <error to="errorCleanup"/> </action>
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4.2.0
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C50已交付
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×
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1.2 版本说明
4.0.1 2014/03/31 4.1.0 2014/12/05 4.2.0 2015/05/30
Oozie当前使用版本
新特性： 1. 支持hadoop版本0.23.X及以上 2. 改进、优化、BUG修复：约250
新特性： 1. 支持hive server2 2. 支持SPARK 3. Provide a wait tool in Oozie 4. 改进、优化、BUG修改：约140
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2.3 Action Nodes
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 11 12 13 14 15 17 18 Action Map-Reduce Streaming Pipes Pig Fs (HDFS) Ssh Sub-workflow Java Email Shell Hive Hive2 Sqoop DistCp Spark 4.0.1
说明: FusionInsight C50 安装完成后默认满足以上要求
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目录
1. Oozie介绍
2. Oozie架构与实现原理 3. Oozie 基本功能 4. Oozie 操作说明
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2.7 流程编排举例
<workflow-app xmlns="uri:oozie:workflow:0.2" name="wf"> <start to="first"/> <action name="first"> <map-reduce> ... </map-reduce> <ok to="second"/> <error to="fail"/> </action> <action name="second"> <java> ... </java> <ok to="end"/> <error to="fail"/> </action> <kill name="fail"> <message>Map/Reduce failed, error message[${wf:errorMessage(wf:lastErrorNode())}]</message> </kill> <end name="end"/> </workflow-app>
java : action类型 job-tracker : Mapreduce jobtracker地址 name-node : HDFS namenode地址 configuration: action需要的参数 main-class : java代码的main函数入口 ok : 标注当前action执行成功后跳转的下个节点 error : 标注当前action执行失败后跳转的下个节点
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2.6 Hive Action Node
<action name="myfirsthivejob"> <hive xmlns="uri:oozie:hive-action:0.2"> <job-traker>foo:9001</job-tracker> <name-node>bar:9000</name-node> <prepare> <delete path="${jobOutput}"/> </prepare> <configuration> <property> <name>press.map.output</name> <value>true</value> </property> <property> <name>oozie.hive.defaults</name> <value>/usr/foo/hive-0.6-default.xml</value> </property> </configuration> <script>myscript.q</script> <param>InputDir=/home/tucu/input-data</param> <param>OutputDir=${jobOutput}</param> </hive> <ok to="myotherjob"/> <error to="errorcleanup"/> </action>