1.IO虚拟化的分类 (1)全虚拟化:宿主机截获客户机对I/O设备的访问请求,然后通过软件模拟真实的硬件.这种方式对客户机而言非常透明,无需考虑底层硬件的情况,不需要修改操作系统. QEMU模拟I/O的情况下,当客户机中的设备驱动程序(device driver)发起I/O操作请求之时,KVM模块中的I/O操作捕获代码会拦截这次I/O请求,然后经过处理后将本次I/O请求的信息存放到I/O共享页,并通知用户控件的QEMU程序.QEMU模拟程序获得I/O操作的具体信息之后,交由硬件模拟代码来模拟出本

本文将详细介绍微信小程序的蓝牙开发流程(附源码)准备:微信只支持低功耗蓝牙也就是蓝牙4.0,普通的蓝牙模块是用不了的,一定要注意. 蓝牙可以连TTL接到电脑上,再用XCOM调试 一开始定义的变量 var deviceId;var i=0;var serviceId=[];var characteristicId=[]; 蓝牙开发流程:1.打开蓝牙适配器 2.搜索周围蓝牙 3.获取搜索过程中所搜索到的设备信息 4.连接想要连接的设备 5.获取服务.特征值 6.写数据.读数据 具体实现:1.打开蓝牙

首次使用C#编写与COM口有关的程序,期间遇到了很多问题,写下自己的经验总结,如有错漏,欢迎批评指正! 1.新建一个串口类( SerialPort类) //Create a serial port for bluetooth SerialPort BluetoothConnection = new SerialPort(); 2.串口端口号搜索: string[] Ports = SerialPort.GetPortNames();or (int i = 0; i < Ports.Length;

HDFS数据存储 HDFS client上传数据到HDFS时,首先,在本地缓存数据,当数据达到一个block大小时.请求NameNode分配一个block. NameNode会把block所在的DataNode的地址告诉HDFS client. HDFS client会直接和DataNode通信,把数据写到DataNode节点一个block文件里. 核心类DistributedFileSystem HDFS写数据流程 客户端要向HDFS写数据,首先要跟namenode通信以确认可以写文件并获得接

namenode元数据管理要点 1.什么是元数据? hdfs的目录结构及每一个文件的块信息(块的id,块的副本数量,块的存放位置<datanode>) 2.元数据由谁负责管理? namenode 3.namenode把元数据记录在哪里? namenode的实时的完整的元数据存储在内存中: namenode还会在磁盘中(dfs.namenode.name.dir)存储内存元数据在某个时间点上的镜像文件: namenode会把引起元数据变化的客户端操作记录在edits日志文件中: secondar

Client写入 -> 存入MemStore,一直到MemStore满 -> Flush成一个StoreFile,直至增长到一定阈值 -> 出发Compact合并操作 -> 多个StoreFile合并成一个StoreFile,同时进行版本合并和数据删除 -> 当StoreFiles Compact后,逐步形成越来越大的StoreFile -> 单个StoreFile大小超过一定阈值后,触发Split操作,把当前Region Split成2个Region,Region会下

本文程序集成了Spring-boot.Spring-batch.Spring-data-jpa.hibernate.Quartz.H2等.完整代码在Github上共享,地址https://github.com/birdstudiocn/spring-sample 这程序功能是简单批量读取文件记录,然后将记录数据保存在数据库.是Quartz定时任务每20秒执行一次.功能简单只作框架搭建使用. 首先是主类QuartzApplication.java package cn.birdstudio; im

/*** * 三个线程读数据,三个线程写数据 * */ public class ReadWriteLockTest { public static void main(String[] args) { final ReadWrite rw = new ReadWrite(); ; i < ; i++) { new Thread() { public void run() { while (true) { rw.read(); } } }.start(); new Thread() { publ

1. HDFS 写数据流程 客户端通过 Distributed FileSystem 模块向 NameNode 请求上传文件, NameNode 检查目标文件是否已存在,父目录是否存在: NameNode 返回是否可以上传: 客户端请求NameNode,获取第一个 Block 上传到哪几个 DataNode 服务器上: NameNode 返回3个 DataNode 节点, 分别为 dn1, dn2, dn3: 客户端通过 FSDataOutputStream 模块请求 dn1 上传数据, dn1

HA工作机制 (配置HA高可用传送门:https://www.cnblogs.com/zhqin/p/11904317.html) HA:高可用(7*24小时不中断服务) 主要的HA是针对集群的master节点的,即namenode和resourcemanager,毕竟DataNode挂掉之后影响 不是特别大,重启就好了. HDFS的HA *HDFS HA功能通过配置Active/Standby两个NameNodes实现在集群中对NameNode的热备来解决上述问题.如果出现故障,如机器崩溃或机

ES读数据的过程: 1.ES客户端选择一个node发送请求,该请求作为协调节点(coordinating node): 2.corrdinating node 对 doc id 对哈希,找出该文档对应所在的shards,将请求转发到对应的node, 此时会使用round-robin 随机轮询算法,在primary shard 和 replica shard 之中选择一个 ,实现读请求的负载均衡: 3.接受请求的node 返回给document 给coordinate node: 4.coordi

本文主要介绍如何写数据到sd卡,这里主要到的技术是Environment中的方法. 1. 2.实现代码: /datasave/src/com/amos/datasave/savePasswordService.java //写数据到sdcard public void savePasswordToSDCard(String name, String password) { // android 2.1 /sdcard/xx.txt // android 2.2 /mnt/sdcard/xx.tx

使用openpyxl写execl确实很方便.我先介绍用到的相关模块与函数 Workbook:工作簿模块,在内存创建一个工作簿. ExcelWriter:使用它向exel中写数据. get_column_letter:给一个数字得到一个列名,如A,B,C 数据写入到EXCEL表格 #!/usr/bin/env python # _*_ coding:utf-8 _*_ from openpyxl.workbook import Workbook from openpyxl.writer.excel

目录 第1章说明    2 1 为什么需要异步写数据?    2 2 异步写数据的代码    2 3 源代码    4 第1章说明 1 为什么需要异步写数据? 如下图所示,以波特率300打开一个串口. 图1 单击"同步发送"按钮,则数据未发送完之前写数据的函数不会返回.波特率300,每秒大概能发送25个字符,发送500个字符就需要20秒.这20秒之内,整个程序将处于假死状态. 单击"异步发送"按钮,就不会出现假死状态. 2 异步写数据的代码 异步写数据的代码如下:

mysql 写数据步骤: 1:写入操作事物日志,持久化操作日志到磁盘,并且只是写在磁盘上一小块区域内的顺序io,不需要像随机io一样 在磁盘多个地方移动磁头 2:内存中事物日志持久化以后  ,写入的数据 ,更新到内存 3: 内存中被修改的数据在后台再持久化到磁盘

在<USB系列之三>中,我们实现了一系列的SCSI命令,在这个系列中,我们要实现向U盘上写扇区的命令,所以,本文相对比较容易,更多地是给出一个实现的源程序. 在<USB系列之三>中,我们实现的SCSI命令有:INQUIRY.READ CAPACITY(10).TEST UNIT READY.REQUEST SENSE.READ(10):都是一些读出的命令,所以不会破坏U盘的内容,在文档SBC-2的第29页有一个SCSI命令的表,在这个表中列出了所有的命令,其TYPE为“M”的都是S

在xmanager中的xshell运行进入图形化界面 sh spoon.sh 新建一个job

HDFS的写数据过程分析 我们通过FileSystem类可以操控HDFS, 那我们就从这里开始分析写数据到HDFS的过程. 在我们向 HDFS 写文件的时候,调用的是 FileSystem.create(Path path)方法,我们查看这个方法的源码,通过跟踪内部的重载方法,可以找到 /** * Opens an FSDataOutputStream at the indicated Path with write-progress * reporting. * @param f the fi

application发送数据到server application 发送请求到server 根据设置的load balance 规则从cluster中挑选一个coordinator,一般使用轮询即可.cluster 中的cassandra node 不仅作为数据库的储存节点,同样作为request 请求处理的server.所以保证每个节点处理的request 一样的balance算法即可 然后根据插入数据的主键hash value,来将第一份数据写入到对应节点中 然后根据replicator,

1 多HTable并发写 创建多个HTable客户端用于写操作,提高写数据的吞吐量,一个例子: static final Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); static final String table_log_name = "user_log"; wTableLog = new HTable[tableN]; for (int i = 0; i < tableN; i++) { wTableLog[i] = 

spark 2.1.1 spark在写数据到hive外部表(底层数据在hbase中)时会报错 Caused by: java.lang.ClassCastException: org.apache.hadoop.hive.hbase.HiveHBaseTableOutputFormat cannot be cast to org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveOutputFormat at org.apache.spark.sql.hive.SparkHiveWrit