プロセッサ駆動機能分散型のデータフローマシンは、ノード（プロセッサ機能すなわち命令）とトークン（入力データ）とアーク（出力データの出力先ノードを示す一種のポインタ）をパケットとし、メモリに格納しておく。各パケットは必要なトークンが全て揃うと実行可能になる。実行可能なパケットはプロセッサに送られ、プロセッサはそれを解釈実行し、出力トークンをメモリに戻す。その出力トークンは元のアークで示されているノードのパケット内に格納される。これを繰り返すことで処理が行われる。例えば、2つの整数の加算命令パケットには、加算命令のノード情報と2つの入力トークンと加算結果の出力先情報（複数の場合もある）が格納されており、2つのトークンが揃うと実行可能と判断され、プロセッサに送られる。プロセッサはノードに示された加算命令を実行し、結果のトークンをアークで示されたアドレスに書き込む（正確にはタグによるパターンマッチングを伴うことが多い）。コンパイラはプログラムを解析してデータの依存関係を明らかにする。これはよりよい最適化を命令列に施すためであるが、一般にコンパイル結果の実行コードにはその依存関係に関する情報は含まれない。データフローマシン向けにコンパイルされたプログラムでは、この依存関係情報を保持する。データフローコンパイラでは各依存関係ごとにユニークなタグを生成する。これにより依存関係のない命令群の並列実行可能性を引き出す。各命令にはタグ付きのオペランドがあり、これが実行コードとして格納される。これは上述のパケットにほぼ相当するが、入力トークンは実行時まで存在しない。実行コードは、データフローマシンの連想メモリに格納される。ある命令のタグ付きオペランドが全て使用可能となったとき、その命令が実行可能となる。これを命令の「発火」という。実行ユニットが命令を実行すると、その出力データが（タグと共に）連想メモリに送られる。タグのマッチングによってそのデータを必要とする命令の状態が更新され、次の命令が発火する。命令はデータの到着順に発火していき、これはプログラマがプログラムした順番とは異なる可能性がある。
データフロー型のハードウェアアーキテクチャは1970年代から1980年代初期にかけて盛んに研究された。データフローアーキテクチャの概念は、スタンフォード大学の D.A. Adams（1968年）とMIT の J.E. Rodriguez（1969年）が発表したのを始まりとして、MIT のジャック・デニスらが研究を進めた。
ソフトウェアアーキテクチャとしてのデータフローは、ある変数の値が変更されたときに他の変数の値を自動的に再計算させるという考え方（リアクティブプログラミング）に基づいている。データフロー言語はその原理を取り入れたもので、その意味では表計算ソフトが最も一般的な例であろう。例えば、表計算ソフトでは、あるセルに他のセルの値を使った計算式を対応付けることができる。そして、任意のセルの値を変更すると、自動的にその値に依存している他のセルの再計算が行われる。これは依存関係がある限りずっと続く。データフロー技術は数値の再計算だけに限られない。例えば、マウスの動きに対応して絵を再描画するとか、周囲の明るさの変化に対応してロボットが反応するといったこともデータフロー的な考え方に基づいている。データフローの利点の1つとして、プログラム内のコードの結合度を減らすことができる点が挙げられる。例えば、変数 X が 変数 Y に依存しているとする。データフローを導入しない状況では、Y が変更されたら明示的に X を再計算しなければならない。これはつまり、Y が X と密接に結合していることを示す。同時に X の値は Y の値に依存しているので、X も Y に結合している。この依存関係からプログラム内に環状の依存関係が生まれる。このような状況に対処する手法として Observer パターンがあるが、そのためのコード量は決して少なくない。データフローでは、X の再計算を自動的に行うことで Y から X への結合を解消し、この状況を改善する。データフローは通常なら多大なコードを要するようなことを暗黙のうちに実現している。データフローをサポートすべく作成されたプログラミング言語もいくつか存在する。特にビジュアルプログラミング言語にはデータフローの考え方に基づいているものが多い。Javaベースのフレームワークの例として Pervasive DataRush がある。
データフローアーキテクチャは、ノイマン型や制御フローアーキテクチャと正反対のコンピュータ・アーキテクチャを意味する。データフローアーキテクチャではプログラムカウンタを持たないか、（少なくとも概念的には）命令の実行が入力引数が使用可能となった時点で行われる。このような計算方式をデータ駆動という。データフローアーキテクチャを採用したコンピュータで商業的に成功したものはないが、データベースエンジン設計や並列コンピューティングフレームワークなどの各種ソフトウェアアーキテクチャは概念としてデータフローアーキテクチャを採用している。しかし、部分的にはアウト・オブ・オーダー実行として、大きな成功を収めている。
データフローネットワークとは、プロセス群やオートマトンを並行的に実行するネットワークであり、通信路を通してデータを相互にやり取りする（メッセージパッシング参照）。カーン・プロセス・ネットワーク はデータフローネットワークの中でも特に重要なクラスである。この場合、各プロセスは継続的に入ってくるデータに何らかの変換を加えて出力する。信号処理の抽象モデルとして重要とされている。データフローネットワークの概念はアクターモデルと呼ばれる並行性モデルとも密接に関連している。
データフローという用語は、システム内のデータの流れを指す言葉としても使われ、データフロー図内の矢印がデータフローと呼ばれている。データフロー図のデータフローは、外部実体やプロセスやデータストアの間のデータの流れを表現したものである。
八重岳は方言で「エーダキ」といい、『ペリー艦隊日本遠征記』に所載された地図には、嘉津宇岳・安和岳・八重岳の一帯を「NATCHIJIN MOUNTAINS （ナチジン山地）」と記している。八重岳の北西麓を占める本部町の「大嘉陽（おおかよう）」という大字では、染料に利用される藍の栽培が大正期まで盛んに行われていたが、化学染料が台頭したことにより次第に衰退、戦後になると、藍の栽培と染料の製造は廃れたが、その後サトウキビやパイナップルの栽培に転換している。沖縄戦における沖縄本島北部の戦いの中でも、本部半島の山岳部が主要な戦闘地で、特に八重岳は本島北部において唯一日米両軍の対峙戦が行われた場所である。1945年（昭和20年）3月、宇土武彦大佐が率いる独立混成第44旅団第2歩兵隊（「宇土部隊」）は八重岳の周囲に陣地を築いていたが、4月13日に本部半島に到達したアメリカ軍の第6海兵師団は、八重岳を攻撃目標と決めていた。翌日、アメリカ軍は宇土部隊の本拠地である八重岳へ攻撃を開始し、宇土部隊は銃撃による抵抗を見せたが、同月16日に八重岳山頂はアメリカ軍により占領された。同日、宇土は陣地を放棄して、本部半島に残っていた将兵らに多野岳への転進命令を下した。4月20日、アメリカ軍は本部半島のほぼ全域を制圧し、それにより本島北部における日米両軍の組織的な戦闘のほとんどが終結した。米軍統治時代の1963年（昭和38年）、琉米親善委員会からの補助金で、八重岳桜並木の植樹事業が開始され、それ以降も継続して行われていた。1979年（昭和54年）1月19日に、一回目となる「八重岳桜花見祭り」が開催された。1966年（昭和41年）に「新沖縄観光名所」、1983年（昭和58年）に「沖縄の自然100選」、1995年（平成7年）に「新おきなわ観光名所100選」に選定されている。