一.概念 Intel® DPDK全称Intel Data Plane Development Kit,是intel提供的数据平面开发工具集,为Intel architecture(IA)处理器架构下用户空间高效的数据包处理提供库函数和驱动的支持,它不同于Linux系统以通用性设计为目的,而是专注于网络应用中数据包的高性能处理.目前已经验证可以运行在大多数Linux操作系统上.DPDK使用了BSDLicense,极大的方便了企业在其基础上来实现自己的协议栈或者应用.目前出现了很多基于 dpdk 的

P2P小贷网站业务数据流程分享 引言 这是去年年底开发的一个项目,完成后和用户的衔接没有很好的做起来,所以项目就搁浅了.9月以来,看各路P2P风声水起,很是热闹:这里分享下我的设计文档,算是抛砖引玉,如能提供一些借鉴意义,也不枉分享一场:本文用于说明P2P小贷项目的程序设计,包括程序系统的基本处理流程,模块划分.功能分配及UI设计等. 开发目标 1． 开发P2P网上借贷系统:2． 合理规划整个系统的功能,使之符合网上交易的需要.3． 流程简单化,使得投资者及企业借贷者可轻松上手操作.4． 网站必

这篇文章主要针对其数据流程进行分析.Camera一般用于图像浏览.拍照和视频录制.这里先对图像浏览和拍照的数据流进行分析,后面再对视频电话部分进行分析. 1.针对HAL层对摄像头数据处理补充一下 Linux中使用V4L2最为摄像头驱动,V4L2在用户空间通过各种ioctl调用进行控制,并且可以使用mmap进行内存映射 常用IOCTL函数介绍:ioctl函数命令参数如下: .vidioc_querycap  = vidioc_querycap,    //查询驱动功能 .vidioc_enum_f

MapReduce的数据流程: 预先加载本地的输入文件 经过MAP处理产生中间结果 经过shuffle程序将相同key的中间结果分发到同一节点上处理 Recude处理产生结果输出 将结果输出保存在hdfs上 MAP 在map阶段,使用job.setInputFormatClass定义的InputFormat将输入的数据集分割成小数据块splits, 同时InputFormat提供一个RecordReder的实现.默认的是TextInputFormat, 他提供的RecordReder会将文本的一

客户端代码执行流程: 服务器端接收并处理数据流程:

思考题: react+redux开发这么一个原型,要怎么开发? 整个redux流程的逻辑非常清晰,数据流是单向循环的,就像一个生产的流水线: store(存放状态) -> Container(显示状态) -> reducer (处理动作)-> store redux画图理解: redux 只是定义了应用的数据流程,只解决了 "数据层"(model layer) 的问题, 一般还会使用 react, angular 等作为"显示层" (UI laye

0. 说明 在 将 SecondaryNameNode 配置到 s105 节点上 的基础上进行 SecondaryNameNode 滚动 NameNode 数据流程 分析 1. SecondaryNameNode 滚动 NameNode 数据流程 [1.1 HDFS 节点说明] NameNode:存储路径.权限等等元数据 fsimage //存储整个文件系统的树形结构 edits //存储文件操作步骤 DataNode:存储真实数据 SecondaryNameNode:检查点,负责周期性的滚动

1. HDFS的写数据流程 1.客户端通过fs模块向NameNode申请文件上传,NameNode检查请求是否合法,如用户权限,目标文件是否已存在,父目录是否存在等等 2.NameNode返回是否可以上传,如果是的话,建立连接通道 3.客户端通过FSDataOutputStream模块请求上传block,NameNode根据网络拓扑距离计算返回的节点,dn1,dn2,dn3 4.客户端与dn1建立连接通道,dn1收到请求后会向dn2发起连接请求,dn2收到请求后会向dn3发起请求.请求通道全部打

namenode元数据管理要点 1.什么是元数据? hdfs的目录结构及每一个文件的块信息(块的id,块的副本数量,块的存放位置<datanode>) 2.元数据由谁负责管理? namenode 3.namenode把元数据记录在哪里? namenode的实时的完整的元数据存储在内存中: namenode还会在磁盘中(dfs.namenode.name.dir)存储内存元数据在某个时间点上的镜像文件: namenode会把引起元数据变化的客户端操作记录在edits日志文件中: secondar

MVC就不解释,直接上代码分析数据流程: 数据库图: 模型部分介绍: <?php /* * 前两个方法必须写 * 继承自CActiveRecord类 这个类位于 \framework\db\ar\CActiveFinder.php 这个路径下 * 它包括了经常使用查询方法 */ class Goods extends CActiveRecord{ public static function model($classname = __CLASS__){ //返回当前模型对象方法 return p

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/Righthek 谢谢! 如今我们来分析一下CAN总线的接收数据流程,对于网络设备.数据接收大体上採用中断+NAPI机制进行数据的接收.相同.我们如今的CAN模块也是採用相同的方式进行数据的接收. 因为我们仅仅针对CAN总线接收数据这条主线进行分析. 因些.会忽略一些针对CAN协议的设置及初始化等相关代码. 在初始化CAN设备时,我们须要给CAN设备分配NAPI功能.我们通过netif_napi_add()函数将CAN设备加入到NAPI机

Solr 写数据流程: 1.源字符串首先经过分词器处理,包括:拆分词以及去除stopword. 2.然后经过语言处理,包括大小写转换以及单词转换. 3.将源数据中需要的信息加入到Document中的各个Field字段中,并把需要索引的Field字段索引起来,同时把需要存储的Field字段存储起来.然后将索引写入存储器,存储器可以是内存或者磁盘.

HDFS的组成 1.NameNode:存储文件的元数据,如文件名,文件目录结构,文件属性(创建时间,文件权限,文件大小) 以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等.类似于一本书的目录功能. 2.DataNode:在本地文件系统存储文件块数据,以及块数据的校验和. 3.SecondaryNameNode:用来监控HDFS状态的辅助后台程序,每隔一段时间获取HDFS元数据的快照. HDFS写数据流程 1.HDFS客户端向NameNode请求是否可以上传该文件 2.NameNode返回客户端可

一.HDFS 写数据流程 写的过程: CLIENT(客户端):用来发起读写请求,并拆分文件成多个 Block: NAMENODE:全局的协调和把控所有的请求,提供 Block 存放在 DataNode 上的地址: DATANODE:负责数据的存储,可以有很多个: 客户端想 NameNode 发出请求(包含 Blocksize 和 副本数): NameNode 经过计算,反馈给客户端相同副本数的 DataNode,切给出的 DataNode 有优先存储顺序要求:(数据与 DataNode 对应时,

1. HDFS 写数据流程 客户端通过 Distributed FileSystem 模块向 NameNode 请求上传文件, NameNode 检查目标文件是否已存在,父目录是否存在: NameNode 返回是否可以上传: 客户端请求NameNode,获取第一个 Block 上传到哪几个 DataNode 服务器上: NameNode 返回3个 DataNode 节点, 分别为 dn1, dn2, dn3: 客户端通过 FSDataOutputStream 模块请求 dn1 上传数据, dn1

1.HDFS的工作机制: HDFS集群分为两大角色:NameNode.DataNode (Secondary Namenode) NameNode负责管理整个文件系统的元数据 DataNode 负责管理用户的文件数据块(只管接收保存,不负责切片) 文件会按照固定的大小(blocksize)128M切成若干块后分布式存储在若干台datanode上 每一个文件块可以有多个副本,并存放在不同的datanode上 Datanode会定期向Namenode汇报自身所保存的文件block信息,而nameno

redux请求数据流程 store里面的index.js文件 import {createStore,combineReducers,applyMiddleware} from "redux" import reduxThunk from "redux-thunk" import user from "./reducers/user"/*团队合作各自引入自己的模块*/ import {composeWithDevTools} from "

在前文「从 Bridge 到 OVS」中,我们已经对 OVS 进行了一番探索.本文决定从 OVS 的整体架构到各个组件都进行一个详细的介绍. OVS 架构 OVS 是产品级的虚拟交换机,大量应用在生产环境中,支撑整个数据中心虚拟网络的运转.OVS 基于 SDN 的思想,将整个核心架构分为控制面和数据面,数据面负责数据的交换工作,控制面实现交换策略,指导数据面工作. 从整体上看,OVS 可以划分为三大块,管理面.数据面和控制面. 数据面就是以用户态的 ovs-vswitchd 和内核态的 data

以下的GW指Gateway 所用指令: root@lora-iot-sk:~# tcpdump -i lo -nn -x 'length>100' 入网流程 GW -> NS join_request 16:38:10.426740 IP 127.0.0.1.49875 > 127.0.0.1.1680: UDP, length 208 0x0000: 4500 00ec 9d19 4000 4011 9ee5 7f00 0001 0x0010: 7f00 0001 c2d3 0690

QQ空间说说抓取难度比较大,花了一个星期才研究清楚! 代码请移步到GitHub GitHub地址:https://github.com/20100507/Qzone [没有加入多线程,希望你可以参与进来加入多线程不过 单个QQ请求频率不可以太高  过多的线程就需要 更多的QQ小号轮流登录] 不要忘了点一个赞 哈哈哈~~ 1.1 截图看一看效果:       1.1抓取执行过程:          1.2 部分数据截图:   1.3 每一个说说的具体内容  1.4 70W说说数据文件大小:    

在蓝牙enable的过程中会进行多个线程的创建以及将线程与队列进行绑定的工作.该篇文章主要分析一下处理hci数据这个 线程. void BTU_StartUp(void) { ... btu_bta_msg_queue = fixed_queue_new(SIZE_MAX); btu_general_alarm_hash_map = hash_map_new(BTU_GENERAL_ALARM_HASH_MAP_SIZE, hash_function_pointer, NULL, (data_f