在OTA升级时,需要从网络下载OTA包,并写到flash上的对应分区中. 最简单的方式是将下载与更新分离,先将完整的数据包下载到本地,再将本地的OTA包更新到flash上.方便可靠. 但这种方式的问题是,本地需要有足够的空间存放OTA包,这对一些flash较小的产品来说,会起到很大的限制作用,需要在flash上留出一个不小于系统占用大小的空间,用于存放OTA包. 但空间确实不够啊,怎么办呢?这个时候就需要能支持流式更新了,让从网络下载的数据,直接写到flash中. 安卓在AB升级方案中,就支持了…

Spark Streaming介绍 Spark Streaming概述 Spark Streaming makes it easy to build scalable fault-tolerant streaming applications. 它可以非常容易的构建一个可扩展.具有容错机制的流式应用. 对接很多的外部数据源 Kafka.Flume.Twitter.ZeroMQ和简单的TCP套接字(socket)等等 Spark Streaming特性 1.易用性 可以像编写离线批处理一样去编写流…

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…

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…

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…

  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…

                                    Citrix服务器虚拟化之三十 XenApp 6.5发布流式应用程序   XenApp可发布以下类型的资源向用户提供信息访问,这些资源可在服务器或桌面上虚拟化: 1)  服务器桌面:发布场中服务器的整个Windows 桌面,插件连接到服务器之后,用户会看到可用来启动该服务器上安装的任何应用程序的桌面界面.选择了此应用程序类型后,必须指定要发布的服务器.要发布桌面,计算机上必须正在运行 XenApp.如果您在没有运行 XenA…

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. 有需求也就有创造,在Hadoop基本奠定了大数据霸主地位的时候,很多的开源项目都是以弥补Hadoop的实时性为目标而被创造出来.而在这个节骨眼上Storm横空出世了. Storm带着流式计算的标签华丽丽滴出场了,看看它的一些卖点: 分布式系统:可横向拓展,现在的项目不带个分布式特性都不好意思开源. 运维简单:Storm的部署的确简单.虽然没有Mon…

一 前言 看了一下,距离上一篇博客的发表已经过去了4个月,时间过得好快啊.本篇博客是JDFS系列的第三篇博客,JDFS的目的是为了实现一个分布式的文件管理系统,前两篇实现了基本的上传.下载功能,但是那还不能算作分布式文件管理.本篇博客将在前两篇的基础上增加一系列分布式的功能,比如流式云存储,就是客户端把本地的文件切分成若干片后,以冗余的方式存储到分布式数据结点上:所谓的流式传递读者可以在网上搜索一下HDFS的流式传递,基本上就是那个意思,正文中会详细介绍这个,此处不再赘述.除了分布式存储外,当然…

一 前言 本篇博客是JDFS系列博客的第四篇,从最初简单的上传.下载,到后来加入分布式功能,背后经历了大量的调试,尤其当实验的虚拟计算结点数目增加后,一些潜在的隐藏很深的bug就陆续爆发.在此之前笔者并没有网络编程的经验,大约半年之前读到unix环境高级编程的socket章节,然后就突然对网络编程产生了兴趣,于是后来就想着写一款http远程下载小工具(是笔者另外一篇博客,链接请点击我).再到后来,由于笔者之前读研期间接触过map-reduce,知道HDFS这个东西,于是突发奇想,不如自己动手写一…