学习485总线时,遇到延时问题,困扰很久.通过学习知道了485半双工收发时必须延时,以保证系统的稳定性.可靠性.好多资料都介绍了485 防静电.抗干扰电路.惟独没提 每一帧收发停止位(或第9位)的延时和 半双工总线收发切换延时 问题.     我觉得在半双工状态下 485 帧的收发和 总线的收发状态切换延时问题 对485总线长期稳定的工作有很大影响.彻底搞懂这个问题 对了解误码产生.数据丢失.总线的稳定性.可靠性都有重要意义. 以下来源laoguo 21ic的文章 整理后: 1.每一帧收发停止位

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:

转自:http://www.tuicool.com/articles/neUrmu 在上一篇博文中分析了客户端从HDFS读取数据的过程,下面来看看客户端是怎么样向HDFS写数据的,下面的代码将本地文件系统中/home/hadoop/input目录下的文件写入到本地搭建的HDFS的/test文件中,代码如下: 01.import java.io.IOException; 02.import java.net.URI; 03.  04.import org.apache.hadoop.conf.Co

我们的系统方案是:以9030作为PCI接口芯片,本地端映射了一片IDT70V06的双端口RAM.进行数据传输压力测试时,发现PC机向IDT70V06写数据偶尔会失败.这一问题是什么原因造成的呢? 最初我们设想,可能是PC和MCU同时读写双端口RAM的同一个memory uint. 可是我们用了IDT70V06的Semaphore机制,读写操作都先获取Semaphore,应该不会出问题啊. 写数据失败发生在消息帧的第一个字节,消息帧内其他字节位置没有发现失败.莫非是9030读写时序配置不合理,需要

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

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

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

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

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

目录 背景 步骤 获取写文件的进程号 文件被那个进程使用,写数据不是用lsof可以找出来吗,但现实情况是lsof没找出来T_T 背景 centos7 在某一段时间监控报警磁盘使用率达99%,由于监控属于概要形式信息,没有快照信息的监控(能发现某进程的I/O,CPU消耗情况),所以需要在服务器上去定时执行统计命令获取快照信息. 需要通过iostat -dx -k去查看avgqu-sz.await.svctm.%util: sar -u查看%iowait.%user: pidstat -d 查看进程

写数据是NIO Channel实现的另一个比较复杂的功能.每一个channel都有一个outboundBuffer,这是一个输出缓冲区.当调用channel的write方法写数据时,这个数据被一系列ChannelOutboundHandler处理之后,它被放进这个缓冲区中,并没有真正把数据写到socket channel中.然后再调用channel的flush方法,flush会把outboundBuffer中数据真正写到socket channel.正常情况下flush之后,数据已经真正写完了.

本文简要描述如何为 InfluxDB 开启鉴权和配置用户管理权限(安装后默认不需要登录),以及开启鉴权后如何使用 HTTP API 写数据. 创建 InfluxDB 管理员账号创建 admin 帐号密码并赋予所有数据库权限 创建 CREATE USER admin WITH PASSWORD ‘admin‘ 赋权 GRANT ALL PRIVILEGES TO admin 其他命令 修改用户(密码) SET PASSWORD FOR admin = ‘admin‘ 删除用户 DROP USER

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

package com.itheima_01; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; /* * 输出流写数据的步骤: * A:创建输出流对象 * B:调用输出流对象的写数据方法,并刷新缓冲区 * C:释放资源 * * 相对路径:相对当前项目而言的,在项目的根目录下(a.txt) * 绝对路径:以盘符开始的路径(d:\\a.txt) * * close()和flush()方法的区别: * flush():刷新缓冲区.流对象还可

演示写数据的操作: 结论:往文件中写入数据,如果文件不存在,先创建文件,再写入内容 #1.打开文件 fw=open(r'd.txt','w',encoding='utf-8') #2.写数据操作 fw.write('李白威武霸气\n') #以下操作出现了覆盖的情况 fw.write('hank is a shuaige') #3.关闭文件 fw.close() ''' 文件一旦被close了,就不能再次执行相关函数的调用了,否则报错: ''' # fw.write('nsdfasg') fw=o