03 RSS訂閱源倉庫(介紹一下“閱讀器”大致功能，及不同功能所選裝的閱讀器軟件)

器模式：

迭代器模式是提供一種方法順序訪問一個聚合對象中各個元素, 而又無須暴露該對象的內部表示。

在Java當中，將聚合類中遍歷各個元素的行為分離出來，封裝成迭代器，讓迭代器來處理遍歷的任務；使簡化聚合類，同時又不暴露聚合類的內部，在我們經常使用的JDK中各個類也都是這些基本的東西。

5、責任鏈模式：

責任鏈模式是避免請求發送者與接收者耦合在一起，讓多個對象都有可能接收請求，將這些對象連接成一條鏈，并且沿著這條鏈傳遞請求，直到有對象處理它為止。有多個對象，每個對象持有對下一個對象的引用，這樣就會形成一條鏈，請求在這條鏈上傳遞，直到某一對象決定處理該請求。

6、命令模式：

命令模式是將一個請求封裝成一個對象，從而使發出者可以用不同的請求對客戶進行參數化。模式當中存在調用者、接收者、命令三個對象，實現請求和執行分開；調用者選擇命令發布，命令指定接收者。

7、備忘錄模式：

備忘錄模式是在不破壞封裝性的前提下，捕獲一個對象的內部狀態，并在該對象之外保存這個狀態。創建一個備忘錄類，用來存儲原始類的信息；同時創建備忘錄倉庫類，用來存儲備忘錄類，主要目的是保存一個對象的某個狀態，以便在適當的時候恢復對象，也就是做個備份。

8、狀態模式：

狀態模式是允許對象在內部狀態發生改變時改變它的行為。對象具有多種狀態，且每種狀態具有特定的行為。

9、訪問者模式：

訪問者模式主要是將數據結構與數據操作分離。在被訪問的類里面加一個對外提供接待訪問者的接口，訪問者封裝了對被訪問者結構的一些雜亂操作，解耦結構與算法，同時具有優秀的擴展性。通俗來講就是一種分離對象數據結構與行為的方法。

10、中介者模式：

中介者模式是用一個中介對象來封裝一系列的對象交互，中介者使各對象不需要顯式地相互引用，從而使其耦合松散，而且可以獨立地改變它們之間的交互。

11、解釋器模式：

解釋器模式是給定一個語言，定義它的文法表示，并定義一個解釋器，這個解釋器使用該標識來解釋語言中的句子，基本也就用在這個范圍內，適用面較窄，例如：正則表達式的解釋等。

擴展資料：

軟件設計的概念以及意義：

軟件設計模式是對軟件設計經驗的總結，是對軟件設計中反復出現的設計問題的成功解決方案的描述。為了記錄這些成功的設計經驗并方便以后使用，軟件設計模式通常包含 4 個基本要素：模式名稱、問題、解決方案以及效果。

模式名稱實際上就是一個幫助記憶的名稱，是用于軟件設計的技術術語，有助于設計者之間的交流。

問題描述了設計者所面臨的設計場景，用于告訴設計者在什么情況下使用該模式。

解決方案描述了設計的細節，通常會給出方案的原理圖示（例如 UML 的類圖，序列圖等，也可能是一些示意圖）及相關文字說明，如果可能，還會給出一些代碼實例，以便對解決方案的深入理解。

效果描述了設計方案的優勢和劣勢，這些效果通常面向軟件的質量屬性，例如，可擴展性、可復用性等。

軟件設計模式的重要意義在于設計復用。設計模式可以使設計者更加方便地借鑒或直接使用已經過證實的成功設計方案，而不必花費時間進行重復設計。一些設計模式甚至提供了顯示的類圖設計及代碼實例，為設計的文檔化及軟件的開發提供了直接的支持。

數據采集技術的方法有哪些?

大數據技術在數據采集方面采用了哪些方法：

1、離線采集：

工具：ETL；

在數據倉庫的語境下，ETL基本上就是數據采集的代表，包括數據的提取（Extract)、轉換(Transform)和加載(Load)。在轉換的過程中，需要針對具體的業務場景對數據進行治理，例如進行非法數據監測與過濾、格式轉換與數據規范化、數據替換、保證數據完整性等。

2、實時采集：

工具：Flume/Kafka；

實時采集主要用在考慮流處理的業務場景，比如，用于記錄數據源的執行的各種操作活動，比如網絡監控的流量管理、金融應用的股票記賬和 web 服務器記錄的用戶訪問行為。在流處理場景，數據采集會成為Kafka的消費者，就像一個水壩一般將上游源源不斷的數據攔截住，然后根據業務場景做對應的處理（例如去重、去噪、中間計算等），之后再寫入到對應的數據存儲中。這個過程類似傳統的ETL，但它是流式的處理方式，而非定時的批處理Job，些工具均采用分布式架構，能滿足每秒數百MB的日志數據采集和傳輸需求

3、互聯網采集：

工具：Crawler, DPI等；

Scribe是Facebook開發的數據(日志)收集系統。又被稱為網頁蜘蛛，網絡機器人，是一種按照一定的規則，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本，它支持圖片、音頻、視頻等文件或附件的采集。

除了網絡中包含的內容之外，對于網絡流量的采集可以使用DPI或DFI等帶寬管理技術進行處理。

4、其他數據采集方法

對于企業生產經營數據上的客戶數據，財務數據等保密性要求較高的數據，可以通過與數據技術服務商合作，使用特定系統接口等相關方式采集數據。比如八度云計算的數企BDSaaS，無論是數據采集技術、BI數據分析，還是數據的安全性和保密性，都做得很好。

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