自己认为是问题的问题,时常更新,为了记录学习的点点滴滴. 1.什么是boot loader ? DSP 的速度尽快,EPROM 或flash 的速度较慢, 而DSP 片内的RAM很快, 片外的RAM也较快.为了使DSP 充分发挥它的能力, 必须将程序代码放在RAM中运行.为了方便的将代码从ROM中搬到RAM中,在不带flash 的DSP 中,TI在出厂时固化了一段程序,在上电后完成从ROM或外设将代码搬到用户指定的RAM中. 此段程序称为"boot loader". 有点疑问,带Fla

在这篇文章里,我们模拟了一个场景,实时分析订单数据,统计实时收益. 场景模拟 我试图覆盖工程上最为常用的一个场景: 1)首先,向Kafka里实时的写入订单数据,JSON格式,包含订单ID-订单类型-订单收益 2)然后,spark-streaming每十秒实时去消费kafka中的订单数据,并以订单类型分组统计收益 3)最后,spark-streaming统计结果实时的存入本地MySQL. 前提条件 安装 1)spark:我使用的yarn-client模式下的spark,环境中集群客户端已经搞定 2

上篇博文分享了我的知识库,被好多人关注,受宠若惊.今天我把我在项目中封装的OPC自定义接口的程序分享一下.下面将会简单简单介绍下OPC DA客户端数据访问,以及搭配整个系统的运行环境. OPC(OLE for Process Control)其实就是一套标准,我对这套标准理解不多,使用过程中就把它理解一套协议或者规范,主要用于工控领域.OPC中有很多规范,我主要使用OPC DA规范来进行数据的读写操作.还有其他规范,比如OPC UA.OPC HDA等.如果你做的是OPC Server开发查下这方

古怪的需求 在实习的公司碰到一个古怪的需求:在一台服务器上写日志文件,每当日志文件写到一定大小时,比如是1G,会将这个日志文件改名成另一个名字,并新建一个与原文件名相同的日志文件,再往这个新建的日志文件里写数据:要求写一个程序能实时地读取日志文件中的内容,并且不能影响写操作与重命名操作. RandomAccessFile类中seek方法可以从指定位置读取文件,可以用来实现文件实时读取.JDK文档对RandomAccessFile的介绍 Instances of this class suppor

最近有一个银行数据漂白系统,要求操作人员在页面调用远端Linux服务器的shell,并将shell输出的信息保存到一个日志文件,前台页面要实时显示日志文件的内容.这个问题难点在于如何判断哪些数据是新增加的,通过查看JDK 的帮助文档,java.io.RandomAccessFile可以解决这个问题.为了模拟这个问题,编写LogSvr和 LogView类,LogSvr不断向mock.log日志文件写数据,而 LogView则实时输出日志变化部分的数据. 代码1:日志产生类 import java.

Spark Streaming可以用于实时流项目的开发,实时流项目的数据源除了可以来源于日志.文件.网络端口等,常常也有这种需求,那就是实时分析处理MySQL中的增量数据.面对这种需求当然我们可以通过JDBC的方式定时查询Mysql,然后再对查询到的数据进行处理也能得到预期的结果,但是Mysql往往还有其他业务也在使用,这些业务往往比较重要,通过JDBC方式频繁查询会对Mysql造成大量无形的压力,甚至可能会影响正常业务的使用,在基本不影响其他Mysql正常使用的情况下完成对增量数据的处理,那就

转载自:https://www.cnblogs.com/yucy/p/7845105.html MySQL数据实时增量同步到Kafka - Flume   写在前面的话 需求,将MySQL里的数据实时增量同步到Kafka.接到活儿的时候,第一个想法就是通过读取MySQL的binlog日志,将数据写到Kafka.不过对比了一些工具,例如:Canel,Databus,Puma等,这些都是需要部署server和client的.其中server端是由这些工具实现,配置了就可以读binlog,而clien

前言: 一.为什么要用Rsync+sersync架构? 1.sersync是基于Inotify开发的,类似于Inotify-tools的工具 2.sersync可以记录下被监听目录中发生变化的(包括增加.删除.修改)具体某一个文件或某一个目录的名字,然后使用rsync同步的时候,只同步发生变化的这个文件或者这个目录. 二.Rsync+Inotify-tools与Rsync+sersync这两种架构有什么区别? 1.Rsync+Inotify-tools (1):Inotify-tools只能记录

Linux下Rsync+Inotify-tools实现数据实时同步 注意:下面的三个案例都是rsync 每次都是全量的同步(这就坑爹了),而且 file列表是循环形式触发rsync ,等于有10个文件发生更改,就触发10次rsync全量同步(简直就是噩梦),那还不如直接写个死循环的rsync全量同步得了. 解决方法1.做判断http://www.ttlsa.com/web/let-infotify-rsync-fast/#comments2.使用金山周洋开发的一个居于inotify+rsync进

前言 在上一篇文章 你公司到底需不需要引入实时计算引擎? 中我讲解了日常中常见的实时需求,然后分析了这些需求的实现方式,接着对比了实时计算和离线计算.随着这些年大数据的飞速发展,也出现了不少计算的框架(Hadoop.Storm.Spark.Flink).在网上有人将大数据计算引擎的发展分为四个阶段. 第一代:Hadoop 承载的 MapReduce 第二代:支持 DAG(有向无环图)框架的计算引擎 Tez 和 Oozie,主要还是批处理任务 第三代:支持 Job 内部的 DAG(有向无环图),以

@ 目录 概述 定义 MPP和Lambda补充说明 概述 特征 适用场景 不适用场景 横向对比 部署 单机部署 入门示例 概述 定义 Apache Druid 官网地址 https://druid.apache.org/ Apache Druid 官网最新文档地址 https://druid.apache.org/docs/latest/design/ Apache Druid源码地址 https://github.com/apache/druid Apache Druid是一个集时间序列数据库

@ 目录 架构 核心架构 外部依赖 核心内容 roll-up预聚合 列式存储 Datasource和Segments 位图索引 数据摄取 查询 集群部署 部署规划 前置条件 MySQL配置 HDFS配置 Zookeeper配置 启动集群 导入HDFS示例 架构 核心架构 Druid servers建议将它们组织为三种服务器类型:Master主服务器.Query查询服务器和Data数据服务器. Master:Master管理数据摄入和可用性,负责启动新的摄入作业,并协调"数据服务器"上的

上一篇提到了swoole的基本使用,现在通过几行基本的语句来实现比较复杂的逻辑操作: 先说一下业务场景.我们目前的大多数应用都是以服务端+接口+客户端的方式去协调工作的,这样的好处在于不论是处在何种终端的情况下,都可以完美的和服务端兼容.这样就轻松实现了MVC各个部分的真正解耦.但是提高程序的友好性还是有很多路要走,其中一个大家都会遇到的就是数据实时更新的问题.比如一个用户在手机上做了添加操作,这时候其他的终端也应该及时显示数据的变化情况.这个对于手机来说还算好办,因为现在的各种推送服务完全可以

inotify 的同步备份机制有着缺点,于是看了sersync同步,弥补了rsync的缺点.以下转自:http://www.osyunwei.com/archives/7447.html 前言: 一.为什么要用Rsync+sersync架构? 1.sersync是基于Inotify开发的,类似于Inotify-tools的工具 2.sersync可以记录下被监听目录中发生变化的(包括增加.删除.修改)具体某一个文件或某一个目录的名字,然后使用rsync同步的时候,只同步发生变化的这个文件或者这个

SARscape5.2支持哨兵1A数据的读取,支持的数据类型有: SM SLC ——条带模式的斜距单视复数产品 IW SLC——干涉宽幅模式(TOPS Mode)的斜距单视复数产品 EW SLC——超宽幅模式(TOPS Mode)的斜距单视复数产品 SM GRD——条带模式的地距多视产品 IW GRD——干涉宽幅模式(TOPS Mode)的地距多视产品 EW GRD——超宽幅模式(TOPS Mode)的地距多视产品 支持的轨道文件有: AUX_POEORB——精确的轨道星历参数,该文件是在数据获

上一篇提到了swoole的基本使用,现在通过几行基本的语句来实现比较复杂的逻辑操作: 先说一下业务场景.我们目前的大多数应用都是以服务端+接口+客户端的方式去协调工作的,这样的好处在于不论是处在何种终端的情况下,都可以完美的和服务端兼容.这样就轻松实现了MVC各个部分的真正解耦.但是提高程序的友好性还是有很多路要走,其中一个大家都会遇到的就是数据实时更新的问题.比如一个用户在手机上做了添加操作,这时候其他的终端也应该及时显示数据的变化情况.这个对于手机来说还算好办,因为现在的各种推送服务完全可以

1.1 第一个里程碑:安装sersync软件 1.1.1 将软件上传到服务器当中并解压 1.上传软件到服务器上 rz -E 为了便于管理上传位置统一设置为 /server/tools 中 2.解压软件包 [root@backup sersync_installdir_64bit]# tree . └── sersync ├── bin │   └── sersync ├── conf │   └── confxml.xml └── logs 1.1.2 二进制包安装方法 二进制包安装软件方法(绿

企业运维的数据库最常见的是 mysql;但是 mysql 有个缺陷:当数据量达到千万条的时候,mysql 的相关操作会变的非常迟缓; 如果这个时候有需求需要实时展示数据;对于 mysql 来说是一种灾难;而且对于 mysql 来说,同一时间还要给多个开发人员和用户操作; 所以经过调研,将 mysql 数据实时同步到 hbase 中; 最开始使用的架构方案: Mysql---logstash—kafka---sparkStreaming---hbase---web Mysql—sqoop---hb

CentOS 6.5 rsync+inotify实现数据实时同步备份 rsync    remote sync 远程同步,同步是把数据从缓冲区同步到磁盘上去的.数据在内存缓存区完成之后还没有写入到磁盘中去.所以有时候要同步到磁盘中去的,而rsync跟复制差不多能将一个文件从一个地方复制到另外一个地方,但是他也可以实现跨主机复制,兼具了cp和scp的功能,但是在跨主机时不具备scp的加密功能.    rsync有个特点,就是当你用rsync复制或跨主机复制时如果另一端也有一个同名的文件,他会先比较

近期公司要上线新项目,后台框架选型我选择当前较为流行的laravel,运行环境使用lnmp. 之前我这边项目tp32+apache,开发工具使用phpstorm. 新建/编辑文件通过phpstorm配置自动上传到测试服务器web根目录(当然服务器根目录只是自己使用的,http访问也是用自己的域名). 用laravel要用到composer,win10的cmd下面用起来不方便,就本地用virtual box + vagrant搭建基于centos7.1的lnmp开发环境,vagrant挂载本地代码

环境搭建 0.环境安装   gcc  yum install gcc -y 1.安装inotify(源码软件包) 文件下载:https://files.cnblogs.com/files/ftl1012/inotify-tools-3.14.tar.gz 1. cd /opt/tools/inotify-tools-3.14/ 2. ./configure --prefix=/opt/tools/inotify-tools-3.14/ 3. yum install -y gcc 4. make