这里所讲的 STM32 系统架构主要针对的 STM32F103 这些非互联型芯片 STM32 主系统主要由四个驱动单元和四个被动单元构成. 四个驱动单元是: 内核 DCode 总线; 系统总线;通用 DMA1;通用 DMA2; 四被动单元是: AHB 到 APB 的桥:连接所有的 APB 设备:内部 FlASH 闪存:内部 SRAM:FSMC; 下面我们具体看一下图中几个总线的知识: ①  ICode 总线:该总线将 M3 内核指令总线和闪存指令接口相连,指令的预取在该总线上面完成. ②  DC

前言 许多像我一样的STM32初学者,都往往忽视了STM32系统架构的学习.这对于实际应用并没有啥大的影响,但是总感觉怎么学也无法看清STM32的全貌,所以本文我将带领大家一起厘清STM32F103的总线结构和各部分外设之间的关系.在<三体>小说中,作者曾用军队阵列的方法模拟了冯诺依曼架构的计算机,读来画面感十足,且易于理解,本文也力求解释的形象与生动. 系统全貌 在罗列各个方阵前,我们有必要先登上高山,一览军队全貌,如官方手册里的框图所示,相比51单片机,STM32F103系统还是相当复杂的

一.前言 Arm的应用场景往往比51单片机复杂得多,如果一个高级应用的开发需要连底层的结构性代码都要重构,那么在成本和研发周期上就会面临巨大的风险.为了简化编码过程,芯片厂商经常会提供一些板卡级支持的BSP包,系统级支持的SDK包,或者芯片级支持的HAL层.对于stm32系列的芯片,意法半导体公司提供一个了cube包,它包含的内容很广泛(HAL,CMSIS,中间层,RTOS),灵活应用这个代码包将使开发过程更加高效. stm.cube下载地址: http://www.stmcu.com.cn/d

原文标题:迈向5G之路,颠覆性的5G系统架构?   本文部分图片,资料摘自<迈向5G C-RAN:需求.架构与挑战> 突如一夜春风来,随着Polar码与LDPC码作为5G编码候选方案,通信圈里也掀起了对于5G编码技术讨论的热潮.管窥一斑,既然一个小小的编码方案都能将通信圈的热情点燃到了最高点,那么5G的系统架构到底是什么样的呢?是延续234G烟囱式接入网架构还是有什么颠覆性的变革?小编和大家一同学习一下. 首先我们先了解下专业术语中的一个概念,什么是"烟囱式"的接入网结构?

HBase 系统架构 HBase是Apache Hadoop的数据库,能够对大型数据提供随机.实时的读写访问.HBase的目标是存储并处理大型的数据.HBase是一个开源的,分布式的,多版本的,面向列的存储模型.它存储的是松散型数据. HBase特性: 1 高可靠性 2 高效性 3 面向列 4 可伸缩 5 可在廉价PC Server搭建大规模结构化存储集群 HBase是Google BigTable的开源实现,其相互对应如下: Google HBase文件存储系统  GFS  HDFS海量数据处

HBase 系统架构 HBase是Apache Hadoop的数据库,能够对大型数据提供随机.实时的读写访问.HBase的目标是存储并处理大型的数据.HBase是一个开源的,分布式的,多版本的,面向列的存储模型.它存储的是松散型数据. HBase特性: 1 高可靠性 2 高效性 3 面向列 4 可伸缩 5 可在廉价PC Server搭建大规模结构化存储集群 HBase是Google BigTable的开源实现,其相互对应如下: Google HBase文件存储系统  GFS  HDFS海量数据处

参考资料: 1. <Windows Internals> 2. http://bestcbooks.com 3. Windows Drive Kit 4. Microsoft Windows SDK 5. WDK下载地址 6. Windows内核模式和用户模式 知识点: 1. 用户模式下的四种基本进程类型: ● Fixed (or hardwired) system support processes, Such as the logon process & the session m

HBase是Apache Hadoop的数据库,能够对大型数据提供随机.实时的读写访问.HBase的目标是存储并处理大型的数据.HBase是一个开源的,分布式的,多版本的,面向列的存储模型.它存储的是松散型数据. HBase特性: 1 高可靠性 2 高效性 3 面向列 4 可伸缩 5 可在廉价PC Server搭建大规模结构化存储集群 HBase是Google BigTable的开源实现,其相互对应如下: Google HBase文件存储系统  GFS  HDFS海量数据处理  MapReduc

解析大型.NET ERP系统架构设计 Framework+ Application 设计模式 我对大型系统的理解,从数量上面来讲,源代码超过百万行以上,系统有超过300个以上的功能,从质量上来讲系统应该具备良好的可扩展性和可维护性,系统中的功能紧密关联.除去业务上的复杂性,如何设计这样的一个协作良好的系统,搭建开发人员基础平台,一直是我研究的方向. SouceCounter(版本3.3.91.79)对源代码的统计信息如下: 下面来详细解析一下这个系统的设计架构,纯.NET技术架构方案,C/S W

前言 领域驱动设计是一个开放的设计方法体系,目的是对软件所涉及到的领域进行建模,以应对系统规模过大时引起的软件复杂性的问题,本文将介绍领域驱动的相关概念. 一.软件复杂度的根源 1.业务复杂度(软件的规模) 软件的需求决定了系统的规模.当需求呈现线性增长的趋势时,为了实现这些功能,软件规模也会以近似的速度增长.由于需求不可能做到完全独立,导致出现相互影响相互依赖的关系,修改一处就会牵一发而动全身.就好似城市的一条道路因为施工需要临时关闭,此路不通,通行的车辆只能改道绕行,这又导致了其他原本已经饱

一.系统架构 客户端连接hbase依赖于zookeeper,hbase存储依赖于hadoop client: 1.包含访问 hbase 的接口, client 维护着一些 cache(缓存) 来加快对 hbase 的访问,比如 region 的 位置信息. (经常使用的表的位置信息)   zookeeper: 1.保证任何时候,集群中只有一个 master2.存贮所有 Region 的寻址入口----root 表在哪台服务器上. -root-这张表的位置信息3.实时监控 RegionServer

Kubernetes与云原生应用简介 随着Docker技术的发展和广泛流行,云原生应用和容器调度管理系统也成为IT领域大热的词汇.事实上,云原生应用的思想,在Docker技术火爆之前,已经由云计算技术的领导者和分布式系统架构的推广者广泛传播,例如云原生应用的12要素早在2011年就由Heroku的工程师提出了:只不过以虚拟机技术作为云原生应用的基础实施,由于虚拟机镜像大.镜像标准不统一以及打包流程和工具不统一,无法业界广泛接受的云原生应用标准,限制了云原生应用的流行.而Docker的出现正好解决

一.Hbase简介 HBase是一个开源的非关系型分布式数据库(NoSQL),它参考了谷歌的BigTable建模,实现的编程语言为 Java.它是Apache软件基金会的Hadoop项目的一部分,运行于HDFS文件系统之上,为 Hadoop 提供类似于BigTable 规模的服务.因此,它可以容错地存储海量稀疏的数据.HBase在列上实现了BigTable论文提到的压缩算法.内存操作和布隆过滤器.HBase的表能够作为MapReduce任务的输入和输出,可以通过Java API来存取数据,也可以

原文链接:Hbase系统架构及数据结构 HBase中的表一般有这样的特点: 1 大:一个表可以有上亿行,上百万列 2 面向列:面向列(族)的存储和权限控制,列(族)独立检索. 3 稀疏:对于为空(null)的列,并不占用存储空间,因此,表可以设计的非常稀疏. 下面一幅图是Hbase在Hadoop Ecosystem中的位置. 二.逻辑视图 HBase以表的形式存储数据.表有行和列组成.列划分为若干个列族(row family) Row Key 与nosql数据库们一样,row key是用来检索记

Net和Java基于zipkin的全链路追踪 https://www.cnblogs.com/zhangs1986/p/8966051.html 在各大厂分布式链路跟踪系统架构对比 中已经介绍了几大框架的对比,如果想用免费的可以用zipkin和pinpoint还有一个忘了介绍:SkyWalking,具体介绍可参考:https://github.com/apache/incubator-skywalking/blob/master/README_ZH.md 由于追踪的要求是Net平台和Java平台

由于最近要开始深入的学习一下hbase,所以,先大概了解了hbase的基本架构,在此简单的记录一下. Hbase的逻辑视图 Hbase的物理存储 HRegion Table中所有行都按照row key的字典序排列. Table在行的方向上分割为多个HRegion. HRegion按大小分割的,每个表开始只有一个HRegion,随着数据增多,HRegion不断增大,当增大到一个阀值的时候,HRegion就会等分会两个新的HRegion,之后会有越来越多的Region. HRegion是Hbase中

一.基本概念     2.1 Row Key (行键)     2.2 Column Family(列族)     2.3 Column Qualifier (列限定符)     2.4 Column(列)     2.5 Cell     2.6 Timestamp(时间戳) 二.存储结构     2.1 Regions     2.2 Region Server 三.Hbase系统架构     3.1 系统架构     3.2 组件间的协作 四.数据的读写流程简述     4.1 写入数据的

(一个)方法论和软件组件 1.软件组件(Software Component)定义 从一般意义上来说.组件(Component)是系统中能够明白辨识的组成部分,一个不透明的功能实现体.软件开发中,组件是对数据和方法的简单封装,它具有约定式规范的接口.组件具有面向对象的特征,具有功能独立性.高度的可重用性.与语言和平台无关性等特点. 软件组件是软件系统中具有一定意义的.相对独立的构成部分,是一个通过规定的接口提供一组服务代码的运行单元,这个运行单元的特点是高内聚.低偶合. 组件的接口和组件的实现相

一.基本概念 一个典型的Hbase Table 表如下: 1.1 Row Key (行键) Row Key是用来检索记录的主键.想要访问HBase Table中的数据,只有以下三种方式: 通过指定的Row Key进行访问: 通过Row Key的range进行访问,即访问指定范围内的行: 进行全表扫描. Row Key可以是任意字符串,存储时数据按照Row Key的字典序进行排序.这里需要注意以下两点: 因为字典序对Int排序的结果是1,10,100,11,12,13,14,15,16,17,18

一.基本概念 一个典型的 Hbase Table 表如下: 1.1 Row Key (行键) Row Key 是用来检索记录的主键.想要访问 HBase Table 中的数据,只有以下三种方式: 通过指定的 Row Key 进行访问: 通过 Row Key 的 range 进行访问,即访问指定范围内的行: 进行全表扫描. Row Key 可以是任意字符串,存储时数据按照 Row Key 的字典序进行排序.这里需要注意以下两点: 因为字典序对 Int 排序的结果是 1,10,100,11,12,1