说到异常向量,会让人联想到中断向量.其实,中断是属于异常的子集的,也就是说中断其实是异常其中的一种. 回到异常向量,他其实是一张表格,每个格子里存放的是一个地址,或者是一个跳转命令,不管是哪个,其目的都是让PC跳转到真正处理异常的代码的地方. 以下是arm的异常向量表: 图1 初步介绍完异常向量,就来对比下ARM的arm的7种工作模式: 图2 User : 非特权模式,大部分任务执行在这种模式 FIQ :   当一个高优先级(fast) 中断产生时将会进入这种模式 IRQ :   当一个低优先级

ARM处理器的7种运行模式 用户模式( usr ):ARM处理器正常的程序执行状态: 快速中断模式( fiq ):用于高速数据传输或通道处理: 外部中断模式( irq):用于通常的中断处理: 管理模式( svc ):操作系统使用的保护模式: 数据访问终止模式( abt ):当数据或指令预取终止时进入该模式,可用于虚拟存储及存储保护: 未定义指令中止模式( und ):当未定义的指令执行时进入该模式,可用于支持硬件协处理器的软件仿真: 系统模式( sys ):运行具有特权的操作系统任务: 除用户模

转自:http://blog.chinaunix.net/uid-28458801-id-3494646.html ARM处理器工作模式一共有 7 种 : USR  模式    正常用户模式,程序正常执行模式 FIQ模式(Fast Interrupt Request)     处理快速中断,支持高速数据传送或通道处理 IRQ模式     处理普通中断 SVC模式(Supervisor)     操作系统保护模式,处理软件中断swi  reset ABT  中止(Abort mode){数据.指令

 ** ARM处理器的寄存器,ARM与Thumb状态,7中运行模式  分类: 嵌入式 ARM处理器工作模式一共有 7 种 : USR  模式    正常用户模式,程序正常执行模式 FIQ模式(Fast Interrupt Request)     处理快速中断,支持高速数据传送或通道处理 IRQ模式     处理普通中断 SVC模式(Supervisor)     操作系统保护模式,处理软件中断swi  reset ABT  中止(Abort mode){数据.指令}    处理存储器故障.实现

以前学的时候学的是S3C6410的开发板,它是三星公司推出的基于ARM v6架构(指令集),处理器是ARM11. ARM架构是构建每个ARM处理器的基础. 目前最新的是ARM v8架构:http://www.arm.com/zh/products/processors/instruction-set-architectures/armv8-architecture.php ARMv8-A 将 64 位架构支持引入 ARM 架构中,其中包括: 64 位通用寄存器.SP(堆栈指针)和 PC(程序计数

ARM处理器共有7种运行模式,如下表: 处理器模式 描述 用户模式(User, usr) 正常程序执行的模式 快速中断模式(FIQ, fiq) 用于高速数据传输和通道处理 外部中断模式(IRQ, irq) 用于通常的中断处理 特权模式(Supervisor, sve) 供操作系统使用的一种保护模式 数据访问中止模式(Abort, abt) 用于虚拟存储及存储保护 未定义指令中止模式(Undefined, und) 用于支持用过软件仿真硬件的协处理器 系统模式(System, sys) 用于运行特

根据朱老师的课程及下面博客整理 http://blog.chinaunix.net/uid-20443992-id-5700979.html ARM 采用的是32位架构 ARM 约定: Byte : 8 bits Halfword :16 bits (2 byte) Word : 32 bits (4 byte) 大部分ARM core 提供: ARM 指令集(32-bit) Thumb 指令集(16-bit ) Thumb2指令集(16 & 32bit) ARM 有7个基本工作模式: User

ARM微处理器的七种运行模式: 用户模式(usr):正常的程序执行状态 快速中断模式(fiq):用于处理快速中断,对高速数据传输或通道处理. 中断模式(irq):对一般情况下的中断进行处理. 管理模式(svc):操作系统使用的保护模式,处理软件中断swi reset. 系统模式(sys):运行具有特权的操作系统任务 数据访问终止模式(abt):数据或指令预取终止时进入该模式,可用于处理存储器故障.实现虚拟存储器和存储器保护. 未定义指令终止模式(und):未定义的指令执行时进入该模式,处理未定义

本节目标:    分析在linux中的中断是如何运行的,以及中断3大结构体:irq_desc.irq_chip.irqaction 在裸板程序中(参考stmdb和ldmia详解): 1.按键按下, 2.cpu发生中断, 3.强制跳到异常向量入口执行(0x18中断地址处) 3.1使用stmdb将寄存器值保存在栈顶(保护现场) stmdb sp!, { r0-r12,lr } 3.2执行中断服务函数 3.3 使用ldmia将栈顶处数据读出到寄存器中,并使pc=lr(恢复现场) ldmia sp!,

转载注明出处:http://www.wowotech.net/forum/viewtopic.php?id=54 对ARM Linux中断非常简洁.精确的描述. 发生了中断,最重要的是保存现场,在中断处理完之后,能够恢复现场就OK了,硬件现场(hardware context)的保存是由硬件和软件共同完成的. 对于ARM,当发生中断的那一刻,硬件会进行如下的动作: 1.将发生中断那一刻的CPSR保存在SPSR寄存器中 2.将返回地址保存在lr寄存器中(注意:这个lr寄存器是IRQ mode的lr

WebSphere ILOG JRules 规则引擎运行模式简介 引言 作为 JRules 的核心组件,规则引擎决定了在规则集的执行过程中,哪些业务规则会被执行,以及以何种顺序执行.理解并合理选择规则引擎的运行模式对于业务规则的正确应用有着重要意义.文章首先介绍了 JRules 规则引擎的三种运行模式,然后阐述了如何针对特定的应用场合选择合适的运行模式,最后展示了如何在 Rule Studio 中为 rule task 设置运行模式.本文需要读者对 WebSphere ILOG JRules 以

spark应用执行机制分析 前段时间一直在编写指标代码,一直采用的是--deploy-mode client方式开发测试,因此执行没遇到什么问题,但是放到生产上采用--master yarn-cluster方式运行,那问题就开始陆续暴露出来了.因此写一篇文章分析并记录一下spark的几种运行方式. 1.spark应用的基本概念 spark运行模式分为:Local(本地idea上运行),Standalone,yarn,mesos等,这里主要是讨论一下在yarn上的运行方式,因为这也是最常见的生产方

目前CSDN,博客园,简书同步发表中,更多精彩欢迎访问我的gitee pages 目录 Hadoop完全分布式运行模式 步骤分析: 编写集群分发脚本xsync 集群配置 集群部署规划 配置集群 集群单点启动 SSH无密登陆配置 登录状态的环境变量 群起集群 集群启动/停止方式总结 集群时间同步 其他注意事项 Hadoop完全分布式运行模式 步骤分析: 准备3台客户机(关闭防火墙.静态ip.主机名称) vim /etc/sysconfig/network 三台机器各自的配置分别为HOSTNAME=

上节中简单的介绍了Spark的一些概念还有Spark生态圈的一些情况,这里主要是介绍Spark运行模式与Spark Standalone模式的部署: Spark运行模式 在Spark中存在着多种运行模式,可使用本地模式运行.可使用伪分布式模式运行.使用分布式模式也存在多种模式如:Spark Mesos模式.Spark YARN模式: Spark Mesos模式:官方推荐模式,通用集群管理,有两种调度模式:粗粒度模式(Coarse-grained Mode)与细粒度模式(Fine-grained

本人微信公众号,欢迎扫码关注! Hadoop运行模式(下) 2.3.完全分布式部署Hadoop 1)分析: 1)准备3台客户机(关闭防火墙.静态ip.主机名称) 2)安装jdk 3)配置环境变量 4)安装hadoop 5)配置环境变量 6)安装ssh 7)配置集群 8)启动测试集群 2)操作 (1) 虚拟机准备 克隆三台干净的虚拟机 (2) 主机名设置 (3) scp 1)scp可以实现服务器与服务器之间的数据拷贝. 2)案例实操 (1)将hadoop101中/opt/module和/opt/s

Connector的主要功能,是接收连接请求,创建Request和Response对象用于和请求端交换数据:然后分配线程让Engine(也就是Servlet容器)来处理这个请求,并把产生的Request和Response对象传给Engine.当Engine处理完请求后,也会通过Connector将响应返回给客户端.根据协议的不同,Connector可以分为HTTP Connector.AJP Connector等,本文只讨论HTTP Connector. 一.三中运行模式Nio.Bio.APR

1 Flink的前世今生(生态很重要) 原文:https://blog.csdn.net/shenshouniu/article/details/84439459 很多人可能都是在 2015 年才听到 Flink 这个词,其实早在 2008 年,Flink 的前身已经是柏林理工大学一个研究性项目, 在 2014 被 Apache 孵化器所接受,然后迅速地成为了 ASF(Apache Software Foundation)的顶级项目之一. Apache Flink is an open sour

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1.测试或实验性质的本地运行模式(单机) 该模式被称为Local[N]模式,是用单机的多个线程来模拟Spark分布式计算,通常用来验证开发出来的应用程序逻辑上是否有问题. 其中N代表可以使用N个线程,每个线程拥有一个core.如果不指定N,则默认是1个线程(该线程有1个core). 如果是local[*],则代表 Run Spark locally with as many worker threads as logical cores on your machine.(在本地运行Spark,在

一.Spark运行模式 Spark有以下四种运行模式: local:本地单进程模式,用于本地开发测试Spark代码; standalone:分布式集群模式,Master-Worker架构,Master负责调度,Worker负责具体Task的执行; 与MapReduce1.0框架类似,Spark框架本身也自带了完整的资源调度管理服务,可以独立部署到一个集群中,而不需要依赖其他系统来为其提供资源管理调度服务.在架构的设计上,Spark与MapReduce1.0完全一致,都是由一个Master和若干个

Hive架构 1)用户接口: CLI(hive shell):命令行工具:启动方式:hive 或者 hive --service cli ThriftServer:通过Thrift对外提供服务,默认端口是10000:启动方式:hive --service hiveserver WEBUI(浏览器访问hive):通过浏览器访问hive,默认端口是9999:启动方式:hive --service hwi 2)元数据存储(Metastore):启动方式:hive -service metastore