以内部slab为例,管理区 + object总大小+left_over size = 1page,我们做个极端假设,cache为 direct-mapped caches. 1.没有采用slab着色: 页面起始为slab管理区,后接所有object,后接left_over大小空间.如果有两个slab管理区,一个是A,一个是B,那么对于A.B中给出相同的索引时,必定发生conflict miss. 2.采用slab着色: 首先看下代码片段: struct kmem_cache *kmem_cach…
[前沿]研究生阶段从事于DSP和FPGA技术的相关研究工作,学习并整理了大量的技术资料,包括TI公司的官方文档和网络上的详细笔记,花费了大量的时间和精力总结了前人的工作成果.无奈工作却从事于嵌入式技术开发工作,与通信领域关系不大,它们来源于网络,自己亦觉得应该将它们共享于网络,以便于知识的传承和再生,做出自己应有的贡献. Cache是一种特殊的存储器,它由Cache 存储部件和Cache控制部件组成.Cache 存储部件一般采用与CPU同类型的半导体存储器件,存取速度比内存快几倍甚至十几倍.而C…
任务 求解第 10,0000.100,0000.1000,0000 ... 个素数(要求精确解). 想法 Sieve of Eratosthenes 学习初等数论的时候曾经学过埃拉托斯特尼筛法(Sieve of Eratosthenes),这是一种非常古老但是非常有效的求解\(p_n\)的方法,其原理非常简单:从2开始,将每个素数的各个倍数都标记成合数. 其原理如下图所示: 图引自维基百科 埃拉托斯特尼筛法相比于传统试除法最大的优势在于:筛法是将素数的各个倍数标记成合数,而非判定每个素数是否是素…
1. Flink简介 Apache Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台,它能够基于同一个Flink流执行引擎(streaming dataflow engine),提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能.batch dataSet可以视作data Streaming的一种特例.基于流执行引擎,Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务: DataSet API,对静态数据进行批处理操作,将静态数据抽象成分布式的数据集,用户可以方便地使用Flink…
Apache Flink(下简称Flink)项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星,其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多人的关注.本文将深入分析Flink的一些关键技术与特性,希望能够帮助读者对Flink有更加深入的了解,对其他大数据系统开发者也能有所裨益.本文假设读者已对MapReduce.Spark及Storm等大数据处理框架有所了解,同时熟悉流处理与批处理的基本概念. Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布.数据通信以…
https://www.cnblogs.com/yaohaitao/p/5703288.html  Spark Streaming与Storm的应用场景 对于Storm来说:1.建议在那种需要纯实时,不能忍受1秒以上延迟的场景下使用,比如实时金融系统,要求纯实时进行金融交易和分析2.此外,如果对于实时计算的功能中,要求可靠的事务机制和可靠性机制,即数据的处理完全精准,一条也不能多,一条也不能少,也可以考虑使用Storm3.如果还需要针对高峰低峰时间段,动态调整实时计算程序的并行度,以最大限度利用…
Apache Flink(下简称Flink)项目是大数据处理领域最近冉冉升起的一颗新星,其不同于其他大数据项目的诸多特性吸引了越来越多人的关注.本文将深入分析Flink的一些关键技术与特性,希望能够帮助读者对Flink有更加深入的了解,对其他大数据系统开发者也能有所裨益.本文假设读者已对MapReduce.Spark及Storm等大数据处理框架有所了解,同时熟悉流处理与批处理的基本概念. Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布.数据通信以…
任务 求解第 10,0000.100,0000.1000,0000 ... 个素数(要求精确解). 想法 Sieve of Eratosthenes 学习初等数论的时候曾经学过埃拉托斯特尼筛法(Sieve of Eratosthenes),这是一种非常古老但是非常有效的求解\(p_n\)的方法,其原理非常简单:从2开始,将每个素数的各个倍数都标记成合数. 其原理如下图所示: 图引自维基百科 埃拉托斯特尼筛法相比于传统试除法最大的优势在于:筛法是将素数的各个倍数标记成合数,而非判定每个素数是否是素…
深入理解Apache Flink核心技术 2016年02月18日 17:04:03 阅读数:1936 标签: Apache-Flink数据流程序员JVM   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/heyc861221/article/details/80121861 作者:李呈祥 作者简介:Intel BigData Team软件工程师,主要关注大数据计算框架与SQL引擎的性能优化,Apache Hive Committer,Apach…
本文由知乎<大数据应用与实践>专栏 李呈祥授权发布,版权所有归作者,转载请联系作者! 新世纪以来,互联网及个人终端的普及,传统行业的信息化及物联网的发展等产业变化产生了大量的数据,远远超出了单台机器能够处理的范围,分布式存储与处理成为唯一的选项.从2005年开始,Hadoop从最初Nutch项目的一部分,逐步发展成为目前最流行的大数据处理平台.Hadoop生态圈的各个项目,围绕着大数据的存储,计算,分析,展示,安全等各个方面,构建了一个完整的大数据生态系统,并有Cloudera,HortonW…