流式dma 一致性dma

2024-09-07

Linux DMA访问的一致性

DMA访问的一致性 DMA对内存是直接访问的,而CPU对内存的访问有时会通过cache.不管是CPU还是DMA访问内存,都需要确保cache的一致性.本文只分析从DMA的角度,对内存的访问如何确保cache的一致性.个人理解,通常为保证cache的一致性,在DMA访问内存前后,对cache要有下面必要的操作. DMA读操作 DMA从外设读取数据到内存时,因读取完成后内存数据改变,因此需要在读取完成后invalidate cache. DMA写操作 DMA将内存的数据写入外设时,在写之前,有可能c

Others-阿里专家强琦：流式计算的系统设计和实现

阿里专家强琦:流式计算的系统设计和实现更多深度文章,请关注云计算频道:https://yq.aliyun.com/cloud 阿里云数据事业部强琦为大家带来题为“流式计算的系统设计与实现”的演讲,本文主要从增量计算和流式计算开始谈起,然后讲解了与批量计算的区别,重点对典型系统技术概要进行了分析,包括Storm.Kinesis.MillWheel,接着介绍了核心技术.消息机制以及StreamSQL等,一起来了解下吧. 增量计算和流式计算流式计算流计算对于时效性要求比较严格,实时计算就是对计算

Storm：分布式流式计算框架

Storm是一个分布式的.高容错的实时计算系统.Storm适用的场景: Storm可以用来用来处理源源不断的消息,并将处理之后的结果保存到持久化介质中. 由于Storm的处理组件都是分布式的,而且处理延迟都极低,所以可以Storm可以做为一个通用的分布式RPC框架来使用.(实时计算?) Storm集群架构 Storm集群采用主从架构方式,主节点是Nimbus,从节点是Supervisor,有关调度相关的信息存储到ZooKeeper集群中,架构如下图所示 Nimbus:Storm集群的Master

流式处理框架storm浅析（上篇）

本文来自网易云社区作者:汪建伟前言前一段时间参与哨兵流式监控功能设计,调研了两个可以做流式计算的框架:storm和spark streaming,我负责storm的调研工作.断断续续花了一周的时间看了官网上的doc和网络上的一些资料.我把所学到的总结成一个文档,发出来给对storm感兴趣的同事做入门引导. storm背景随着互联网的更进一步发展,从Portal信息浏览型到Search信息搜索型到SNS关系交互传递型,以及电子商务.互联网旅游生活产品等将生活中的流通环节在线化.对效率的要求

Spark流式编程介绍 - 编程模型

来源Spark官方文档 http://spark.apache.org/docs/latest/structured-streaming-programming-guide.html#programming-model 编程模型结构化流中的核心概念就是将活动数据流当作一个会不断增长的表.这是一个新的流处理模型,但是与批处理模型很相似.你在做流式计算就像是标准针对静态表的批查询,Spark会在一个无限输入的表上进行增量查询.我们来从更多详细内容来理解这个模型. 基本概念将输入的数据流理解为"写

xtrabackup备份原理及流式备份应用

目录 xtrabackup备份原理及流式备份应用 0. 参考文献 1. xtrabackup 安装 2. xtrabackup 备份和恢复原理 2.1 备份阶段(backup) 2.2 准备阶段(prepare) 2.3 恢复(copy-back 或move-back) 3. xtrabackup 流式备份应用 4. 总结 xtrabackup备份原理及流式备份应用 0. 参考文献序号文献 1 MariaDB/MySQL备份和恢复(三):xtrabackup用法和原理详述 2 MySQL ·

「Flink」理解流式处理重要概念

什么是流式处理呢? 这个问题其实我们大部分时候是没有考虑过的,大多数,我们是把流式处理和实时计算放在一起来说的.我们先来了解下,什么是数据流. 数据流(事件流) 数据流是无边界数据集的抽象我们之前接触的数据处理,大多都都是有界的.例如:处理某天的数据.某个季度的数据等无界意味着数据是无限地.持续增长的数据流会随着时间的推移,源源不断地加入进来数据流无处不再信息卡交易电商购物快递网络交换机的流向数据设备传感器发出的数据 - 这些数据都是无穷无尽的每一件事情,都可以看成事件序列

GPU编程和流式多处理器

GPU编程和流式多处理器流式多处理器(SM)是运行CUDA内核的GPU的一部分.本章重点介绍SM的指令集功能. 流式多处理器(SM)是运行我们的CUDA内核的GPU的一部分.每个SM包含以下内容. 可以在执行线程之间划分的数千个寄存器几个缓存: –共享内存,用于线程之间的快速数据交换 –恒定高速缓存,用于快速广播恒定内存中的读取 –纹理缓存,以聚合纹理内存的带宽 – L1缓存,可减少对本地或全局内存的延迟 Warp调度程序可以快速在线程之间切换上下文,并向准备执行的Warp发出指令用于整数

字节跳动流式数据集成基于Flink Checkpoint两阶段提交的实践和优化

背景字节跳动开发套件数据集成团队(DTS ,Data Transmission Service)在字节跳动内基于 Flink 实现了流批一体的数据集成服务.其中一个典型场景是 Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive .Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive(下面均称之为 MQ dump,具体介绍可见字节跳动基于Flink的MQ-Hive实时数据集成 ) 在数仓建设第一层,对数据的准确性和实时性要求比较高. 目前字节跳动中国区 M

FunDA（2）－ Streaming Data Operation：流式数据操作

在上一集的讨论里我们介绍并实现了强类型返回结果行.使用强类型主要的目的是当我们把后端数据库SQL批次操作搬到内存里转变成数据流式按行操作时能更方便.准确.高效地选定数据字段.在上集讨论示范里我们用集合的foreach方式模拟了一个最简单的数据流,并把从数据库里批次读取的数据集转换成一串连续的数据行来逐行使用.一般来说完整的流式数据处理流程包括了从数据库中读取数据.根据读取的每行数据状态再对后台数据库进行更新,包括:插入新数据.更新.删除等.那么在上篇中实现的流式操作基础上再添加一种指令行类型就可

CSS3与页面布局学习笔记（四）——页面布局大全(负边距、双飞翼、多栏、弹性、流式、瀑布流、响应式布局)

一.负边距与浮动布局 1.1.负边距所谓的负边距就是margin取负值的情况,如margin:-100px,margin:-100%.当一个元素与另一个元素margin取负值时将拉近距离.常见的功能如下: 1.1.1.向上移动当多个元素同时从标准流中脱离开来时,如果前一个元素的宽度为100%宽度,后面的元素通过负边距可以实现上移.当负的边距超过自身的宽度将上移,只要没有超过自身宽度就不会上移,示例如下: <!DOCTYPE html> <html> <head> &

PHP流式上传和表单上传（美图秀秀）

最近需要开发一个头像上传的功能,找了很多都需要授权的,后来找到了美图秀秀,功能非常好用. <?php /** * Note:for octet-stream upload * 这个是流式上传PHP文件 * Please be amended accordingly based on the actual situation */ $post_input = 'php://input'; $save_path = dirname(__FILE__); $postdata = file_get_co

Vue2.0流式渲染中文乱码问题

在参照vue2.0中文官方文档学习服务端渲染之流式渲染时,因为响应头默认编码类型为GBK,而文件为UFT-8类型,所以出现了中文乱码问题. 解决办法:设置响应头编码类型即可 response.setHeader("Content-type", "text/html;charset=UTF-8"); server.get('*',function(request,response){ response.setHeader("Content-type"

Storm：最火的流式处理框架

伴随着信息科技日新月异的发展,信息呈现出爆发式的膨胀,人们获取信息的途径也更加多样.更加便捷,同时对于信息的时效性要求也越来越高.举个搜索场景中的例子,当一个卖家发布了一条宝贝信息时,他希望的当然是这个宝贝马上就可以被卖家搜索出来.点击.购买啦,相反,如果这个宝贝要等到第二天或者更久才可以被搜出来,估计这个大哥就要骂娘了.再举一个推荐的例子,如果用户昨天在淘宝上买了一双袜子,今天想买一副泳镜去游泳,但是却发现系统在不遗余力地给他推荐袜子.鞋子,根本对他今天寻找泳镜的行为视而不见,估计这哥们心里就

翻译-In-Stream Big Data Processing 流式大数据处理

相当长一段时间以来,大数据社区已经普遍认识到了批量数据处理的不足.很多应用都对实时查询和流式处理产生了迫切需求.最近几年,在这个理念的推动下,催生出了一系列解决方案,Twitter Storm,Yahoo S4,Cloudera Impala,Apache Spark和Apache Tez纷纷加入大数据和NoSQL阵营.本文尝试探讨流式处理系统用到的技术,分析它们与大规模批量处理和OLTP/OLAP数据库的关系,并探索一个统一的查询引擎如何才能同时支持流式.批量和OLAP处理. 在Grid Dy

流式布局&固定宽度&响应式&rem

我们现在在切页面布局的使用常用的单位是px,这是一个绝对单位,web app的屏幕适配有很多中做法,例如:流式布局.限死宽度,还有就是通过响应式来做,但是这些方案都不是最佳的解决方法. 1.流式布局: 例如流式布局的解决方案有不少弊端,它虽然可以让各种屏幕都适配,但是显示的效果极其的不好,因为只有几个尺寸的手机能够完美的显示出视觉设计师和交互最想要的效果. 他们在页面布局的时候都是通过百分比来定义宽度,但是高度大都是用px来固定住,所以在大屏幕的手机下显示效果会变成有些页面元素宽度被拉的很长,但

webapp，liveapp：流式布局和rem布局

liveapp场景应用,一般针对的是移动端,近来也是很火,颇有一些感受,拿来分享一下. 页面宽度范围: 一般移动端页面我们的像素范围是320px-640px,最大640px,最小320px,所以设计稿就是按照640px来做布局方式: 流式布局,百分比布局和rem. 目前我用过的主要是这rem和流式布局流式布局: 网页的主要架构部分按照百分比布局,宽度百分比,高度定死: 如果是图片宽度设置百分比,高度根据图片的比例自适应,如果是封面图片可以高度定死,用background-size:cover

分布式流式处理框架：storm简介 + Storm术语解释

简介: Storm是一个免费开源.分布式.高容错的实时计算系统.它与其他大数据解决方案的不同之处在于它的处理方式.Hadoop 在本质上是一个批处理系统,数据被引入 Hadoop 文件系统 (HDFS) 并分发到各个节点进行处理.当处理完成时,结果数据返回到 HDFS 供始发者使用.Hadoop的高吞吐,海量数据处理的能力使得人们可以方便地处理海量数据.但是,Hadoop的缺点也和它的优点同样鲜明——延迟大,响应缓慢,运维复杂.Storm就是为了弥补Hadoop的实时性为目标而被创造出来.Sto

JAVA 流式布局管理器

//流式布局管理器 import java.awt.*; import javax.swing.*; public class Jiemian2 extends JFrame{ //定义组件 JButton[] an = {null,null,null,null,null,null,null,null}; public static void main(String[] args){ //运行本类的构造方法 Jiemian2 jiemian = new Jiemian2(); } public

JavaScript AJAX stream 流式显示

当使用AJAX进行信息交互的时候,如果服务器返回的信息比较大,那么相对于传送完成之后的统一显示,流式显示就比较友好了. 流式实现原理就是设置定时器,定时的查看AJAX对象的状态并更新内容,如果传送完成,就取消定时器. function ajax_stream(url,data,element) { var xmlHttp=null; if (window.XMLHttpRequest) {// code for IE7, Firefox, Opera, etc. xmlHttp=new X

自定义View(三)--实现一个简单地流式布局

Android中的流式布局也就是常说的瀑布流很是常见,不仅在很多项目中都能见到,而且面试中也有很多面试官问道,那么什么是流式布局呢?简单来说就是如果当前行的剩余宽度不足以摆放下一个控件的时候,则自动将控件填充到下一行中,如一些关键字的标签,热搜词列表等位置出现的比较多.而且控件的类型可以摆放不同的,如一行中可以放置TextView,或者是ImageView,布局应该根据行中最大宽度来自动确定自己的每一行的宽度. 本次的Demo我们要实现如下的效果: 其实思路还是比较简单容易理顺的,看代码的前几遍

流式dma 一致性dma

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