Apache Spark Streaming的优点: (1)优势及特点 1)多范式数据分析管道:能和 Spark 生态系统其他组件融合,实现交互查询和机器学习等多范式组合处理. 2)扩展性:可以运行在 100 个节点以上的集群,延迟可以控制在秒级. 3)容错性:使用 Spark 的 Lineage 及内存维护两份数据进行备份达到容错. RDD通过 Lineage 记录下之前的操作,如果某节点在运行时出现故障,则可以通过冗余备份数据在其他节点重新计算得到. 对于 Spark Streaming 来

该系统有哪些强实时功能需求?需要对哪些实时事件进行实时响应,对允许的实时延迟的数量级进行估计. 答:数控系统中控制装置与现场设备通信的实时性要求,数控系统要快速而有效的对复杂而庞大的操作任务进行处理.例如插补计算,位置控制等.要求响应在毫秒级别. 如果你是软件设计者,要实现这些实时功能,要设计几个实时任务? 三个,一是解码的额是实行,二是插补计算的实时性,三是走刀闭环控制的实时性. 这几个实时任务是时间触发的还是事件触发的,如果是时间触发的,周期大约是多少? 是时间触发的,大约10ms 这几个实

  经过一个月的学习,目前对linux 下驱动程序的编写有了入门的认识,现在需要着手实践,编写相关的驱动程序. 因为飞控系统对实时性有一定的要求,所以先打算学习linux 2.6 内核的实时性与任务调度, 以及高优先级和常驻内核程序的编写, 给内核打实时补丁,敬请期待..... 阅读推荐: 1,Real-Time and Performance Improvements in the 2.6 Linux Kernel, 2,Linux 2.6 for Embedded Systems, 3,ht

平时我们都听过文艺作品要“源于生活而高于生活”.PROFINET是基于工业以太网的,用文艺范儿的词汇说就是“源于以太网而高于以太网”.那么,PROFINET是怎么做到“高于以太网”的呢? 要做到比普通以太网要犀利,重要的是PROFINET要做到实时性,而要做到实时性,首先就要解决确定性的问题.前面提到普通以太网会出现介质访问冲突的问题,不满足“确定性”的标准.那么一般解决冲突的方法有哪些呢? 既然PROFIBUS总线和PROFINET关系密切,先看看总线是如何的解决方法吧.PROFIBUS的通信

实时系统是指系统能及时响应外部事件的请求,在规定的时间内完成对该事件的处理,并控制所有实时任务协调一致的运行. PROFINET IO系统的实时性就是指当有一个外部事件发生时,从输入信号到传输.到控制器处理.再到输出信号给外设,这个过程需要的时间必须在工厂自动化的要求范围内.而这个过程需要的时间称为响应时间,包括传输过程需要的时间和处理过程需要的时间,分别为总线刷新时间和PLC程序循环扫描时间.所以从通信角度讲,只有总线刷新时间是通信所决定的,也就是说在同样的PLC处理速度下,如果能减少总线刷新

前言 最近有一个说法,如果你看见某个网站的某个功能,你就大概能猜出背后的业务逻辑是怎么样的,以及你能动手开发一个一毛一样的功能,那么你的前端技能算是进阶中高级水平了.比如咱们今天要聊的这个话题:如何用Vue开发一个实时性的时间转换指令? 接下来正文从这开始~ 如上图所示(我是截取的某技术社区首页的部分页面),大家看到用红色边框勾选中的时间文字了吧.很多网站发布动态的时候,都会有一个相对本机时间转换后的相对时间.那你知道这个功能实现的背后原理是什么吗?如果有兴趣的,请备好瓜子,茶水,继续往下读.

Properties常用于项目中参数的配置,当项目中某段程序需要获取动态参数时,就从Properties中读取该参数,使程序是可配置的.灵活的. 有些配置参数要求立即生效,有些则未必: 一.实时性要求非常高.项目中,有些参数要求实时性非常高,即在系统运行中,IT人员修改了该参数值,该新参数值要求立即在程序中生效: 二.实时性要求不高.其实,并不是每个配置参数都要求实时性那么高,有些配置参数基本不会在项目运行当中修改,或即使在运行当中修改,也只要求其在下一次项目启动时生效. 针对第二种情况,鉴于程

树莓派是最近流行嵌入式平台,其自由的开源特性以及低廉的价格,吸引了来 自全球的大量极客和计算机大咖的关注.来自各大树莓派社区的幕后英雄,无私地在这个开源硬件平台上做了大量的工作,将其打造成了世界上通用性最好,也最自由的计算机学习平台之一.我本人感兴趣的学习主题是Linux操作系统和Python编程,在流连于各大树莓派社区向各位大神学习的过程中感觉获益良多.结合自己擅长的实时信号处理工作,也做了一些小小的尝试.不能说做了什么独创性工作,但愿意分享给各位后来者.以下原创内容欢迎网友转载,但请注明出处

1. 概述 选择一个合适的嵌入式操作系统,可以考虑以下几个因素:  第一是应用.如果你想开发的嵌入式设备是一个和网络应用密切相关或者就是一个网络设备,那么你应该选择用嵌入式Linux或者uCLinux,而不是uC/OS-II.  第二是实时性.没有一个绝对的数字可以告诉你什么是硬实时,什么是软实时,他们之间的界限也是十分模糊的,这与你选择什么样的CPU,它的主频.内存等参数有一定关系.如果你使用加入实时补丁等技术的嵌入式Linux,如Monta Vista Linux(2.4.17版本),最坏的

IM 技术经历过几次迭代升级,如图所示: 从简单.低效的短轮询逐步升级到相对效率可控的长轮询: 全双工的 Websocket 彻底解决了服务端的推送问题: 基于 TCP 长连接衍生的 IM 协议,能够实现服务端的主动推送. 一.基于HTTP协议的短轮询与长连接 短轮询 长连接 场景 定期.高频地轮询服务端的新消息.当服务器接到请求后,如果有新消息就将新消息返回给客户端,没有新消息就返回空列表,并关闭连接.即:服务端不管本轮有没有新消息产生,都会马上响应并返回. 当本次请求没有获取到新消息时,不会

版权声明:本文为本文为博主原创文章,转载请注明出处.如有问题,欢迎指正.博客地址:https://www.cnblogs.com/wsg1100/ (下面数据,仅供个人参考) 可能大部分人一直好奇VxWorks与xenomai对比,实时性孰优孰劣,正好笔者最近要做一个这方面的对比.声明:下面数据,仅供个人参考,有不对的地方还请指出. 本文继上一篇文章[原创]xenomai与VxWorks实时性对比(Jitter对比),主要对比VxWorks与xenomai两个硬实时操作系统在对各类资源操作时,任

版权声明:本文为本文为博主原创文章,转载请注明出处.如有问题,欢迎指正.博客地址:https://www.cnblogs.com/wsg1100/ (下面数据,仅供个人参考) 可能大部分人一直好奇VxWorks与xenomai对比,实时性孰优孰劣,正好笔者最近要做一个这方面的对比,本文以实时系统其中一个重要指标---Jitter来进行简单对比. 一.环境 简单介绍一下环境: 硬件平台:双核cortex-A15处理器,CPU频率1.5GHZ,内存2GB. xenomai:Linux-4.19+xe

版权声明:本文为本文为博主原创文章,转载请注明出处.如有错误,欢迎指正. @ 目录 一.影响因素 1.硬件 2.BISO(X86平台) 3.软件 4. 缓存使用策略与GPU 二.优化措施 1. BIOS[x86] 2. 硬件 3. Linux 3.1 Kernel CMDLINE cpu隔离 Full Dynamic Tick Offload RCU callback 中断隔离 禁用irqbanlance intel 核显配置[x86] nmi_watchdog[x86] nosoftlocku

目录 1. 问题概述 2. stress 内存压力原理 2. cache 因素 2.1 未加压 2.2 加压(cpu/io) 3. 内存管理因素 3.1 内存分配/释放 3.2 MMU拥塞 4 总结 1. 问题概述 对ti am5728 xenomai系统latency测试时,在测试过程中发现,内存压力对latency影响极大,未添加内存压力下数据如下(注:文中所有测试使用默认gravity,对实时任务cpu已使用isolcpus=1隔离,另外文中的结论可能只对ARM平台有效): stress

1.概述 最近有同学问道,除了使用 Storm 充当实时计算的模型外,还有木有其他的方式来实现实时计算的业务.了解到,在使用 Storm 时,需要编写基于编程语言的代码.比如,要实现一个流水指标的统计,需要去编写相应的业务代码,能不能有一种简便的方式来实现这一需求.在解答了该同学的疑惑后,整理了该实现方案的一个案例,供后面的同学学习参考. 2.内容 实现该方案,整体的流程是不变的,我这里只是替换了其计算模型,将 Storm 替换为 Spark,原先的数据收集,存储依然可以保留. 2.1 Spar

1.概述 最近有同学问道,除了使用 Storm 充当实时计算的模型外,还有木有其他的方式来实现实时计算的业务.了解到,在使用 Storm 时,需要编写基于编程语言的代码.比如,要实现一个流水指标的统计,需要去编写相应的业务代码,能不能有一种简便的方式来实现这一需求.在解答了该同学的疑惑后,整理了该实现方案的一个案例,供后面的同学学习参考. 2.内容 实现该方案,整体的流程是不变的,我这里只是替换了其计算模型,将 Storm 替换为 Spark,原先的数据收集,存储依然可以保留. 2.1 Spar

1.  计算提供两种模式,一种是jar包本地计算.一种是JSF服务. 2.  第一步是引入spark,因与netty.JDQ均有冲突,解决netty冲突后,隔离计算为单独服务.已在线上,因storm也与spark存 在运行时冲突,storm也在用服务. 3.  第二步是召回集扩量,发现当召回集由200扩到500后性能下降过快到70ms,利用多线程多核计算,性能到6ms.已在线上 4.  第三步在此扩量到1000,采用增加线程方式,性能达到25ms左右.已在预发 5.  第四步召回集在扩量,如性能

在硬件编程时,大部分非智能硬件并没有主动通知反馈功能,需要PC主动轮询状态寄存器去查询硬件状态.对于运动类控制器,查询的时机(间隔)在一定程度上影响着准确率与系统负载.即使不考虑系统负载,在1000Hz(1ms/次)查询状态时,windows并不一定能保证1ms的查询速率,或者说很困难.windows并不是实时多任务操作系统,它们是尽最大努力交付的.

Linux下控制GPIO的方法有N种,详细请参考<RPi GPIO Code Samples>,文中用十多种语言演示了如何控制GPIO,非常全面详尽.因此,这里不再多做赘述,仅把调试过程中整理的脚本贴上并做简单的分析.特别说明,Linux必须有root权限!!!否则会出现/system/bin/sh: can't create /sys/class/gpio/export: Permission denied等错误. @echo off echo adb root adb root >%

技能点: 搭建服务器.restfulapi 在py脚本中调取另一个脚本执行

opencv实现 详细原理:https://blog.csdn.net/u010440456/article/details/81483145