大数据产品架构设计
一、大数据产品架构设计
在当今数字化时代，大数据产品架构设计是信息技术行业中至关重要的一环。随着数据规模不断增长，企业需要有效地处理、存储和分析海量数据，以从中获取有价值的见解。因此，一个有效的大数据产品架构设计成为企业成功的关键因素之一。
大数据产品架构设计的重要性
大数据产品架构设计是指在大规模数据处理的情况下，为系统的构建和运行制定详细计划和方案的过程。一个优秀的大数据产品架构设计可以帮助企业有效地管理数据，提高数据分析的速度和准确性，从而为业务决策提供更有力的支持。
在当前竞争激烈的市场环境中，企业需要快速做出决策，并且这些决策需要基于可靠、准确的数据。大数据产品架构设计可以确保在不同数据源之间实现无缝集成，以支持企业对数据的深入分析和应用。
大数据产品架构设计的关键要素
要设计出一个高效且可靠的大数据产品架构，需要考虑以下关键要素：
- 数据采集：有效的数据采集是大数据产品架构设计的基础。必须确保数据能够及时、准确地被捕获和存储。
- 数据存储：在处理海量数据时，数据存储方案至关重要。需要考虑数据的结构化存储以及非结构化存储。
- 数据处理：对于大数据产品架构设计来说，数据处理速度和效率是核心关注点。需要选择合适的数据处理工具和技术。
- 数据分析：大数据的真正价值在于数据分析。建立有效的数据分析流程和算法是大数据产品架构设计的关键。
- 安全性：随着数据泄露和黑客攻击事件的增多，数据安全性成为大数据产品架构设计不可或缺的组成部分。
大数据产品架构设计的最佳实践
在实际应用中，为了确保大数据产品架构的高效性和可靠性，以下是一些最佳实践建议：
- 需求分析：在设计大数据产品架构之前，首先要充分了解业务需求，明确数据分析的目标。
- 技术选型：根据需求和数据量选择合适的技术框架和工具，如Hadoop、Spark等。
- 架构设计：制定清晰的架构设计方案，包括数据流程、数据存储和处理流程等。
- 数据质量：确保数据质量可靠性，包括数据清洗、去重等工作。
- 监控与维护：建立完善的监控系统，及时发现和解决潜在问题，保证系统稳定运行。
大数据产品架构设计的发展趋势
随着技术的不断发展，大数据产品架构设计也在不断演化。未来，我们可以预见以下几个发展趋势：
- 人工智能与大数据融合：人工智能技术的应用将进一步提升大数据产品架构设计的智能化水平。
- 边缘计算：随着物联网的普及，大数据产品架构设计将逐渐向边缘计算革新，实现更快速、更实时的数据处理。
- 行业定制化：针对不同行业需求，大数据产品架构设计将更加定制化，以满足不同行业的应用场景。
总的来说，大数据产品架构设计是一个综合性强、技术含量高的领域，需要结合业务需求和最新技术趋势来进行设计与优化。只有不断学习与实践，才能不断提升自身的设计水平，为企业数据应用与决策提供更有力的支持。
希望以上内容对您理解大数据产品架构设计有所帮助，谢谢阅读！
二、大数据产品架构
大数据产品架构的重要性
随着信息时代的到来，大数据产品架构的角色越发凸显。在当今竞争激烈的商业环境中，数据被视为一种无可替代的资源，不仅能够帮助企业更好地了解客户需求，还能指导业务决策，提高效率，降低成本。而一个优秀的大数据产品架构，便是企业充分利用数据资源的核心。
大数据产品架构是指为处理和分析大数据而设计的软件架构、工具和技术的集合。它不仅包括数据存储和处理的方案，还包括数据采集、清洗、转换、分析和可视化等环节。一个完善的大数据产品架构应该能够满足企业对数据处理和分析的各种需求，确保数据的安全、可靠、高效地运转。
构建优秀的大数据产品架构
要构建一个优秀的大数据产品架构，需要考虑以下几个关键因素：
- 数据存储与处理：选择合适的存储方式和处理技术，确保数据的高效存取和处理速度。
- 数据采集与清洗：建立高效的数据采集与清洗流程，确保数据的准确性和完整性。
- 数据分析与挖掘：利用数据分析和挖掘技术，发掘数据背后的规律和洞见。
- 数据可视化与展示：通过数据可视化技术，将复杂的数据信息以直观的方式展现给用户，帮助他们更好地理解数据。
除了技术因素外，一个优秀的大数据产品架构还需要考虑业务需求和用户体验。只有将技术与业务紧密结合，才能构建出真正有价值的大数据产品。
大数据产品架构的发展趋势
随着人工智能、云计算、物联网等新兴技术的兴起，大数据产品架构也在不断演进。未来，大数据产品架构将呈现以下几个发展趋势：
- 智能化：大数据产品架构将更加智能化，能够自动学习、优化和调整，提供更智能的数据处理和分析服务。
- 实时化：实时数据处理和分析将成为大数据产品架构的重要特点，帮助企业更快速地做出决策。
- 安全性：数据安全将成为大数据产品架构设计的重中之重，保障数据的机密性和完整性。
- 云化：大数据产品架构将向云端转移，基于云计算技术提供更灵活、可扩展的数据处理和分析服务。
总的来说，大数据产品架构在不断发展、演变的过程中，将不断适应新技术的发展，满足企业对数据处理和分析的不断增长的需求，为企业创造更大的价值。
因此，对于企业来说，建立一个优秀的大数据产品架构是至关重要的。只有不断优化和完善大数据产品架构，才能使企业在激烈的市场竞争中立于不败之地，实现持续发展和创新。
大数据产品架构的意义和作用不容忽视，在当今数字化转型的浪潮中，它将扮演越来越重要的角色，帮助企业抢占先机，引领行业发展。因此，投资和关注大数据产品架构的建设是企业势在必行的战略举措。
三、架构设计-架构设计原则？
八大原则:1、管理明确原则。即避免多头指挥和无人负责现象；2、职责权对等原则。3、有效管理幅度原则。即管理人员的直接下级人数应在一定范围内。4、灵活性原则。即能够对外部环境变化作出适应的调整和变化。5、客户导向原则。应保证组织运行有利于为客户创造价值。6、执行和监督分设原则。7、专业分工和协作的原则。即兼顾专业效率和组织目标统一性。8、精干、高效原则。在保证任务完成的前提下，做到机构精干、人员精简。
四、怎样的架构设计才是真正的数据仓库架构？
一直想整理一下这块内容，既然是漫谈，就想起什么说什么吧。我一直是在互联网行业，就以互联网行业来说。先大概列一下互联网行业数据仓库、数据平台的用途：
整合公司所有业务数据，建立统一的数据中心；
提供各种报表，有给高层的，有给各个业务的；
为网站运营提供运营上的数据支持，就是通过数据，让运营及时了解网站和产品的运营效果；
为各个业务提供线上或线下的数据支持，成为公司统一的数据交换与提供平台；
分析用户行为数据，通过数据挖掘来降低投入成本，提高投入效果；比如广告定向精准投放、用户个性化推荐等；
开发数据产品，直接或间接为公司盈利；
建设开放数据平台，开放公司数据；
。。。。。。
上面列出的内容看上去和传统行业数据仓库用途差不多，并且都要求数据仓库/数据平台有很好的稳定性、可靠性；但在互联网行业，除了数据量大之外，越来越多的业务要求时效性，甚至很多是要求实时的 ，另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库，一劳永逸，它要求新的业务很快能融入数据仓库中来，老的下线的业务，能很方便的从现有的数据仓库中下线；
其实，互联网行业的数据仓库就是所谓的敏捷数据仓库，不但要求能快速的响应数据，也要求能快速的响应业务；
建设敏捷数据仓库，除了对架构技术上的要求之外，还有一个很重要的方面，就是数据建模，如果一上来就想着建立一套能兼容所有数据和业务的数据模型，那就又回到传统数据仓库的建设上了，很难满足对业务变化的快速响应。应对这种情况，一般是先将核心的持久化的业务进行深度建模（比如：基于网站日志建立的网站统计分析模型和用户浏览轨迹模型；基于公司核心用户数据建立的用户模型），其它的业务一般都采用维度+宽表的方式来建立数据模型。这块是后话。
整体架构下面的图是我们目前使用的数据平台架构图，其实大多公司应该都差不多：
逻辑上，一般都有数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层。可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。
我们从下往上看：
数据采集数据采集层的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。
数据源的种类比较多：
网站日志：
作为互联网行业，网站日志占的份额最大，网站日志存储在多台网站日志服务器上，
一般是在每台网站日志服务器上部署flume agent，实时的收集网站日志并存储到HDFS上；
业务数据库：
业务数据库的种类也是多种多样，有Mysql、Oracle、SqlServer等，这时候，我们迫切的需要一种能从各种数据库中将数据同步到HDFS上的工具，Sqoop是一种，但是Sqoop太过繁重，而且不管数据量大小，都需要启动MapReduce来执行，而且需要Hadoop集群的每台机器都能访问业务数据库；应对此场景，淘宝开源的DataX，是一个很好的解决方案（可参考文章 《异构数据源海量数据交换工具-Taobao DataX 下载和使用》），有资源的话，可以基于DataX之上做二次开发，就能非常好的解决，我们目前使用的DataHub也是。
当然，Flume通过配置与开发，也可以实时的从数据库中同步数据到HDFS
来自于Ftp/Http的数据源：
有可能一些合作伙伴提供的数据，需要通过Ftp/Http等定时获取，DataX也可以满足该需求;
其他数据源：
比如一些手工录入的数据，只需要提供一个接口或小程序，即可完成
数据存储与分析毋庸置疑，HDFS是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。
离线数据分析与计算，也就是对实时性要求不高的部分，在我看来，Hive还是首当其冲的选择，丰富的数据类型、内置函数；压缩比非常高的ORC文件存储格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于结构化数据上的统计分析远远比MapReduce要高效的多，一句SQL可以完成的需求，开发MR可能需要上百行代码；
当然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapReduce接口，如果真的很乐意开发Java，或者对SQL不熟，那么也可以使用MapReduce来做分析与计算；Spark是这两年非常火的，经过实践，它的性能的确比MapReduce要好很多，而且和Hive、Yarn结合的越来越好，因此，必须支持使用Spark和SparkSQL来做分析和计算。因为已经有Hadoop Yarn，使用Spark其实是非常容易的，不用单独部署Spark集群，关于Spark On Yarn的相关文章，可参考：《Spark On Yarn系列文章》
实时计算部分，后面单独说。
数据共享这里的数据共享，其实指的是前面数据分析与计算后的结果存放的地方，其实就是关系型数据库和NOSQL数据库；
前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和计算的结果，还是在HDFS上，但大多业务和应用不可能直接从HDFS上获取数据，那么就需要一个数据共享的地方，使得各业务和产品能方便的获取数据； 和数据采集层到HDFS刚好相反，这里需要一个从HDFS将数据同步至其他目标数据源的工具，同样，DataX也可以满足。
另外，一些实时计算的结果数据可能由实时计算模块直接写入数据共享。
数据应用
业务产品
业务产品所使用的数据，已经存在于数据共享层，他们直接从数据共享层访问即可；
报表
同业务产品，报表所使用的数据，一般也是已经统计汇总好的，存放于数据共享层；
即席查询
即席查询的用户有很多，有可能是数据开发人员、网站和产品运营人员、数据分析人员、甚至是部门老大，他们都有即席查询数据的需求；
这种即席查询通常是现有的报表和数据共享层的数据并不能满足他们的需求，需要从数据存储层直接查询。
即席查询一般是通过SQL完成，最大的难度在于响应速度上，使用Hive有点慢，目前我的解决方案是SparkSQL，它的响应速度较Hive快很多，而且能很好的与Hive兼容。
当然，你也可以使用Impala，如果不在乎平台中再多一个框架的话。
OLAP
目前，很多的OLAP工具不能很好的支持从HDFS上直接获取数据，都是通过将需要的数据同步到关系型数据库中做OLAP，但如果数据量巨大的话，关系型数据库显然不行；
这时候，需要做相应的开发，从HDFS或者HBase中获取数据，完成OLAP的功能；
比如：根据用户在界面上选择的不定的维度和指标，通过开发接口，从HBase中获取数据来展示。
其它数据接口
这种接口有通用的，有定制的。比如：一个从Redis中获取用户属性的接口是通用的，所有的业务都可以调用这个接口来获取用户属性。
实时计算现在业务对数据仓库实时性的需求越来越多，比如：实时的了解网站的整体流量；实时的获取一个广告的曝光和点击；在海量数据下，依靠传统数据库和传统实现方法基本完成不了，需要的是一种分布式的、高吞吐量的、延时低的、高可靠的实时计算框架；Storm在这块是比较成熟了，但我选择Spark Streaming，原因很简单，不想多引入一个框架到平台中，另外，Spark Streaming比Storm延时性高那么一点点，那对于我们的需要可以忽略。
我们目前使用Spark Streaming实现了实时的网站流量统计、实时的广告效果统计两块功能。
做法也很简单，由Flume在前端日志服务器上收集网站日志和广告日志，实时的发送给Spark Streaming，由Spark Streaming完成统计，将数据存储至Redis，业务通过访问Redis实时获取。
任务调度与监控在数据仓库/数据平台中，有各种各样非常多的程序和任务，比如：数据采集任务、数据同步任务、数据分析任务等；
这些任务除了定时调度，还存在非常复杂的任务依赖关系，比如：数据分析任务必须等相应的数据采集任务完成后才能开始；数据同步任务需要等数据分析任务完成后才能开始； 这就需要一个非常完善的任务调度与监控系统，它作为数据仓库/数据平台的中枢，负责调度和监控所有任务的分配与运行。
前面有写过文章，《大数据平台中的任务调度与监控》,这里不再累赘。
总结在我看来架构并不是技术越多越新越好，而是在可以满足需求的情况下，越简单越稳定越好。目前在我们的数据平台中，开发更多的是关注业务，而不是技术，他们把业务和需求搞清楚了，基本上只需要做简单的SQL开发，然后配置到调度系统就可以了，如果任务异常，会收到告警。这样，可以使更多的资源专注于业务之上。
五、大数据 架构设计
大数据架构设计的重要性
随着大数据技术的不断发展，架构设计成为了大数据领域中至关重要的一环。在大数据时代，数据量呈爆炸式增长，如何有效地存储、处理和分析这些数据成为了亟待解决的问题。而架构设计则是解决这些问题的基础和关键。在大数据架构设计中，需要考虑到数据的规模、类型、访问模式、处理需求等多个因素。通过对这些因素的综合分析，可以设计出高效、稳定、可扩展的架构。同时，架构设计还需要考虑到数据的安全性、隐私保护、容灾等方面的问题，以确保数据的安全和可靠性。
另外，大数据架构的设计也需要考虑应用场景的不同。不同行业、不同规模的企业，以及不同类型的应用程序，对于大数据的需求和应用方式也是不同的。因此，在架构设计中需要充分考虑这些差异，以便更好地满足实际需求。
总的来说，大数据架构设计是大数据技术体系的核心组成部分，是实现大数据价值的关键所在。一个优秀的架构设计不仅可以提高数据处理效率，降低成本，还可以提高系统的稳定性和可扩展性，为企业的数字化转型提供强有力的支持。
大数据架构设计的挑战与机遇
虽然大数据架构设计的重要性不言而喻，但也面临着诸多挑战和机遇。
首先，随着数据量的不断增加，对存储和处理能力的需求也在不断提高。如何选择合适的技术和工具，如何构建高效的大数据平台，成为了大数据架构设计面临的难题。
其次，数据类型的多样性和复杂性也对架构设计提出了更高的要求。不同类型的数据需要采用不同的处理方式，如何根据数据的特点进行分类和优化，成为了架构设计的重要任务。
此外，数据的安全性和隐私保护也是一大挑战。如何在保证数据安全的同时，实现数据的共享和交换，成为了大数据架构设计需要解决的重要问题。
然而，这些挑战也带来了新的机遇。随着大数据技术的不断发展和完善，越来越多的企业和组织开始重视大数据的应用和发展。这为大数据架构设计提供了更多的机会和空间。
总之，大数据架构设计是一项复杂而又重要的任务。只有通过不断的研究和实践，才能更好地应对挑战，抓住机遇，实现大数据的价值。六、mac产品架构？
E-UTRA提供了两种MAC产品架构：位于UE的MAC实体；位于E-UTRAN的MAC实体。
功能
1、逻辑信道与传输信道之间的映射。
2、将来自一个或多个逻辑信道的MACSDU复用到一个传输块（TB），通过传输信道发给物理层。
3、将一个或多个逻辑信道的MACSDU解复用，这些SDU来自于物理层通过传输信道发送的TB。
4、调度信息上报。
5、通过HARQ进行错误纠正。
6、通过动态调度在UE之间进行优先级操作。
7、同一个UE的逻辑信道间进行优先级的操作。
8、逻辑信道优先级排序。
9、传输格式选择。
七、大屏数据可视化系统架构？
大屏数据可视化系统是一种基于数据分析和可视化技术的监控、分析和管理工具。其架构主要包括以下几个部分：
1. 数据采集层：负责从各个数据源采集数据，并将采集的数据进行清洗、处理、转换和存储。常见的数据源包括数据库、API接口、文件、第三方服务等。
2. 数据处理层：负责将采集的数据进行加工处理、计算和分析，并将分析结果存储到数据存储层中。数据处理层通常也包括数据预处理、数据挖掘、数据建模等功能模块。
3. 数据存储层：负责存储采集的数据和处理后的结果。数据存储层可以采用关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库等技术。
4. 可视化展示层：负责将处理后的数据通过可视化手段展示出来，供用户进行数据分析和决策。可视化展示层包括大屏幕展示、Web界面、移动端应用等。
5. 用户管理和数据权限控制：负责对用户进行权限管理，确保用户只能看到其有权限查看的数据。用户管理和数据权限控制可以基于角色、用户、数据分类等进行授权管理。
针对大屏数据可视化系统，一般采用分布式架构可以加强系统的可扩展性和性能。同时，为了保证系统的稳定性，还需要考虑高可用性和容灾备份。
八、大数据系统架构设计
大数据系统架构设计指南
在当今数字化时代，大数据已经成为众多企业的重要资产，在帮助企业实现业务增长和决策优化方面起着至关重要的作用。要充分发挥大数据的作用，一个关键的因素是设计一个稳健高效的大数据系统架构。本文将探讨大数据系统架构设计的关键考虑因素，以帮助企业构建成功的大数据平台。
1. 确定业务需求
在设计大数据系统架构之前，首先要充分了解业务需求。不同的业务场景可能需要不同的数据处理和存储解决方案。因此，与业务团队紧密合作，明确业务目标和需求对于架构设计至关重要。
2. 数据采集与处理
大数据系统的第一步是数据的采集和处理。在设计架构时，需要考虑如何有效地从各个数据源中采集数据，并实时或批量地进行处理。同时，要考虑数据清洗、转换和聚合等步骤，以确保数据质量和可用性。
3. 数据存储与管理
选择合适的数据存储和管理方案至关重要。根据数据的类型和访问模式，可以选择传统的关系型数据库、NoSQL数据库或分布式存储系统等。在存储方面，需要考虑数据的容量、性能、可扩展性和容错能力。
4. 数据处理与分析
大数据系统架构设计中，数据处理和分析是核心部分。通过构建适当的数据处理流水线和选择合适的处理引擎，可以实现数据的实时计算、批处理分析、机器学习等功能。同时，要考虑数据安全和隐私保护。
5. 系统集成与部署
在设计大数据系统架构时，系统集成和部署也是需要考虑的重要方面。不同的组件和系统需要有效地集成，确保数据流畅和系统稳定。同时，要考虑系统的部署方式，可以选择公有云、私有云或混合云部署。
6. 监控与优化
设计完大数据系统架构后，持续的监控和优化是必不可少的。通过监控系统性能、数据质量和系统稳定性，及时发现和解决问题，保障系统的高可用性和性能。同时，不断优化架构，提升系统的效率和扩展性。
7. 安全与合规
在大数据系统设计过程中，安全和合规性是不容忽视的方面。需要综合考虑数据的加密、访问控制、数据隐私保护等安全措施，确保数据的机密性和完整性。同时，要遵守相关法规和标准，保证数据处理的合规性。
结语
通过本文的介绍，希望读者能够对大数据系统架构设计有更清晰的认识，并在实际项目中应用到实践中。设计一个稳健高效的大数据系统架构是一个复杂而关键的任务，需要综合考虑业务需求、数据处理、系统集成、安全合规等多个方面。只有在这些方面都做到位，才能够构建一个成功的大数据平台。
九、大数据云架构设计
大数据云架构设计是当今互联网时代的关键概念，随着信息量的爆炸式增长，传统的数据处理方式已经无法满足现代企业的需求。因此，构建一个高效、稳定的大数据云架构变得至关重要。
什么是大数据云架构设计？
大数据云架构设计是指将大数据技术与云计算相结合，通过云平台提供的弹性计算和存储能力来处理和存储海量数据。这种架构设计能够帮助企业实现数据的快速分析、实时处理以及灵活扩展，为业务决策提供有力支持。
为什么需要大数据云架构设计？
在传统的数据处理架构中，企业往往需要投入大量的资金和精力来维护硬件设备和软件系统，而且很难应对数据量不断增长的挑战。而大数据云架构设计通过云服务提供商提供的弹性资源，可以根据实际需求灵活调整计算和存储资源，降低成本，提高效率。
另外，大数据云架构设计还可以帮助企业快速搭建数据处理平台，实现分布式处理和存储，提高数据处理的并发性和速度，从而更好地支持业务的发展和创新。
大数据云架构设计的关键特点
- 弹性扩容：根据业务需求动态调整计算和存储资源
- 高可用性：通过备份和容错机制确保系统的稳定性
- 数据安全：采用加密技术和访问控制确保数据的机密性
- 实时处理：支持流式处理，快速响应实时数据
- 灵活性：支持多种数据处理框架，满足不同业务需求
如何设计一个高效的大数据云架构？
要设计一个高效的大数据云架构，首先需要深入了解业务需求和数据特点，明确数据处理的目标和流程。然后根据需求选择合适的云服务提供商和大数据处理框架，搭建数据处理平台。
在架构设计过程中，需要考虑到数据的存储、处理、传输等方面，确保系统能够稳定高效地运行。同时需要关注数据安全和隐私保护，采取相应的安全措施来防范数据泄露和攻击。
此外，还需要重点考虑系统的扩展性和可维护性，确保系统能够随着业务的发展而灵活调整和扩展，降低维护成本，提高系统的稳定性和可靠性。
大数据云架构设计的未来发展趋势
随着人工智能、物联网等新兴技术的快速发展，大数据处理需求将会持续增长，大数据云架构设计将会成为未来数据处理的主流方式之一。未来，大数据云架构设计将更加注重智能化和自动化，提升数据处理的效率和质量，助力企业加速决策和创新。
另外，随着5G技术的普及，大数据云架构设计将面临更高的速度和带宽需求，同时也将迎来更多新的挑战和机遇。因此，未来的大数据云架构设计需要不断创新和优化，以应对快速变化的市场和技术需求。
结语
大数据云架构设计作为当今数据处理领域的热门话题，将继续引领着企业数据处理的发展方向。只有不断创新、不断优化架构设计，才能更好地满足企业对于数据处理效率和质量的需求，实现数据驱动的业务发展。
十、架构设计原理？
结构设计的基本原理主要是钢筋混凝土结构中的力学性能及受弯构件、受压构件的强度计算、裂缝和变形的计算（包括容许应力法和极限状态法）、预应力混凝土结构构件的计算，混凝土与石结构、少筋混凝土结构的有关计算。 结构化设计方法给出一组帮助设计人员在模块层次上区分设计质量的原理与技术。
它把系统作为一系列数据流的转换，输入数据被转换为期望的输出值，通过模块化来完成自顶而下实现的文档化，并作为一种评价标准在软件设计中起指导性作用，通常与结构化分析方法衔接起来使用，以数据流图为基础得到软件的模块结构。 结构化设计所使用的工具有结构图和伪代码。结构图是一种通过使用矩形框和连接线来表示系统中的不同模块以及其活动和子活动的工具。
SD方法尤其适用于变换型结构和事务型结构的目标系统。结构化设计是数据模型和过程模型的结合。在设计过程中，它从整个程序的结构出发，利用模块结构图表述程序模块之间的关系。结构化设计的步骤如下：
①评审和细化数据流图；
②确定数据流图的类型；
③把数据流图映射到软件模块结构，设计出模块结构的上层；
④基于数据流图逐步分解高层模块，设计中下层模块；
⑤对模块结构进行优化，得到更为合理的软件结构；
⑥描述模块接口。
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