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示波器卡500MSs高速数据实时存储

示波器卡上一般会有512M-2G左右的缓存,可以存储采集的信号,但当采集数据超过2G时,普通的PCI/PXI总线接口带宽只有133M,难以承担实时传输的任务。...PCIE-1840为4通道高速采集卡,每个通道采集速度高达125M,全速采集时每秒产生1G Byte(125M*4*2)的数据,产品采用PCIE*4接口,可以容纳最高2G的带宽将数据上传到计算机,但普通硬盘的传输速度无法满足...为满足需要实时保存巨量数据的应用,研华专门开发的高速磁盘读写驱动软件,采用磁盘阵列或高速电子盘,实现PCIE-1840的实时采集与数据存储应用。...最典型的测试为:使用3张PCIE-1840和3块PCIE SSD(800G)实现12通道,125M/通道,10分钟的数据存储存储数据高达1.8T(此采集数据仅受限于所使用SSD盘800G的容量,并不是采集数据的限制...6、由于数据量太大,截取部分数据导出到Excel显示波形如下

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高端FPGA揭秘之存储高速接口

在今天的计算环境中,数据就是东西--而在计算流中有效地移动、处理和存储这些数据是关键。...今天,全球的数据基础设施描绘出一幅壮观的愿景,从充满传感器的小型端点到网络边缘、本地存储和计算,再回到拥有庞大计算和存储资源的云数据中心,然后再通过整个事情再回到边缘。...在那里,逻辑可以直接以硬接线方式访问少量的存储数据,为数据流创造了最有效的路径。所有的FPGA架构都有基于LUT的存储器作为核心特性。LUT存储器的数量与LUT计数大致成正比,这一点我们在上周讨论过。...FPGA的高速I/O 当然,除非能够有效地将数据移入或移出,否则出色的芯片就无法完成出色的工作。...在数据移动方面,FPGA是无可争议的王者-数十年来,他们凭借灵活的逻辑和高速IO功能在不同的系统和协议之间桥接,移动和路由大量数据,从而生存了数十年。

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    HDFS 是如何实现大数据高容量、高速、可靠的存储和访问的。

    对于一个企业大数据应用来说,搞定了大数据存储基本上就解决了大数据应用最重要的问题。...以及存储的Datanode节点等信息,另一个是Datanode节点,负责文件数据存储和读写操作,HDFS将文件数据分割成若干数据块,每个DataNode存储一部分数据块,这样文件就分布存储在整个HDFS...大量数据存储的解决?...,进而实现数据高速访问。...首先我们来看下数据存储的故障容错,这块主要是磁盘介质,存储数据可能会出现错乱,这个HDFS主要会对存储在DataNode上的数据块,计算并存储校验和,并计算Datanode读取数据的校验和,如果异常就会转而去读取其他

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    高速数据总线kafka介绍

    Kafka的作用 在大数据系统中,常常会碰到一个问题,整个大数据是由各个子系统组成,数据需要在各个子系统中高性能,低延迟的不停流转。...2、降低编程复杂度,各个子系统不在是相互协商接口,各个子系统类似插口插在插座上,Kafka承担高速数据总线的作用。 2....活跃的流式数据在web网站应用中非常常见,这些数据包括网站的pv、用户访问了什么内容,搜索了什么内容等。 这些数据通常以日志的形式记录下来,然后每隔一段时间进行一次统计处理。...传统的数据发送需要发送4次上下文切换,采用sendfile系统调用之后,数据直接在内核态交换,系统上下文切换减少为2次。根据测试结果,可以提高60%的数据发送性能。...每个segment中存储多条消息(见下图),消息id由其逻辑位置决定,即从消息id可直接定位到消息的存储位置,避免id到位置的额外映射。 c.

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    数据高速计算引擎Spark

    Spark实现了高效的DAG执行引擎,可以通过基于内 存来高效处理数据流; 使用简单。...这对于已经部署Hadoop集群的用户特 别重要,因为不需要做任何数据迁移就可以使用Spark的强大处理能力。...1.2 Spark 与 Hadoop 从狭义的角度上看:Hadoop是一个分布式框架,由存储、资源调度、计算三部分组 成; Spark是一个分布式计算引擎,由 Scala 语言编写的计算框架,基于内存的快速...、通 用、可扩展的大数据分析引擎; 从广义的角度上看,Spark是Hadoop生态中不可或缺的一部分; MapReduce的不足: 表达能力有限 磁盘IO开销大 延迟高 任务之间的衔接有IO开销...如: MapReduce / Hive 或 Impala / Storm 这样做难免会带来一些问题: 不同场景之间输入输出数据无法做到无缝共享,通常需要进行数据格式的转换 不同的软件需要不同的开发和维护团队

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    媒体工作室高速共享,TrueNAS网络存储系统推荐

    其实是有自己的整机系列的,能够为客户提供整体开箱即用方案,而推荐TrueNAS主要基于以下几方面: 1、基于FreeBSD,系统稳定且系统备份恢复简单 2、对普通X86硬件兼容较好,可以使用较为低廉的硬件组建高速网络共享平台...TrueNAS的系统盘推荐做RIAD1阵列,而就算不做阵列,TrueNAS也能在两块硬盘间同步存取数据,损坏一块不影响系统,在系统配置备份及时的情况下,两块同时损坏,也可以全新部署系统再恢复配置,不影响数据安全...数据无价!谨慎操作! 扩容 Raidz扩容需要使用大容量硬盘逐个替换硬盘,替换一块,等数据同步完成再替换下一块,直至全部完成,容量会自动扩展。...快照、恢复 存储-快照 ZFS文件系统下,秒级快照,秒级恢复 六、其他功能 域控接入 目录服务-活动目录 虚拟机快照 存储-虚拟机快照 七、小结 本文仅仅是一篇推荐文,但也涵盖了基本使用场景,因为功能也在不断更新...,任何问题以官方文档为准,数据无价!

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    AntDB数据库亮相24届高速展,助力智慧高速创新应用

    AntDB数据库产品中心总经理张桦基于AntDB数据库在智慧高速公路建设中的应用实践案例,分享了AntDB数据库在高速公路基础设施数字转型、智能升级的建设经验,并赢得了与会嘉宾及参会单位对AntDB数据库的广泛认可与关注...数据库能力是高速公路数字化能力的决定性因素之一 智慧高速是通过与云计算、大数据和物联网、人工智能等新一代互联网技术融合,实现对高速公路全面透彻、实时准确的感知,并将感知到的数据通过稳定、大带宽高速公路通信专网进行传输...而“数据”作为关键要素,是给智慧高速“大脑”供氧的血细胞,贯穿数字化、智能化转型,因此对“数据”或信息的管理能力成为智慧高速的关键能力。...数据库是支撑“数据”有效流动的循环系统——数据库及数据管理平台作为数据的载体,既是高速公路大脑、传输网络层、基础信息层三网合一的连接器和桥梁,也是高速公路数字化能力的决定性因素之一。...演讲最后,张桦分享了AntDB在高性能交易场景、复杂交易场景、海量存储场景、分析型场景、大数据分析场景等其他行业多业务场景中的应用案例。

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    蛋白质体学的未来:高速运算与大量存储

    因此,以基因序列讯息数据库为研究基础的生物信息学随之开始蓬勃发展与应用,包括基因体学(Genomics)及蛋白质体学(Proteomics)。...然而,高通量分析亦伴随着大数据量之产生,因此不论是以模拟方法或实验方法来进行蛋白质研究,巨量数据储存与高速计算分析需求都伴随而生。...虽然人类的基因体约有五万个基因,但这些基因能够制造出之蛋白质数量超过五十万,加上蛋白质体学研究不像基因定序般仅以单一技术可以完成,因此蛋白质体学研究是非常仰仗数据库大量数据存取与计算机分析计算能力,才可使质谱数据可快速且准确地鉴定蛋白质身分与结构...未来在此议题上,国网中心除可运用大量数据存取与计算机高速计算能力,提供必要之硬设备与软件技术等相关支持外,同时也可以药物于蛋白质受体之模拟分析经验,建立高效率与高准确性之分析平台,以期未来有机会在此新兴研究领域中扮演领头羊的角色

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    批量生成sqlldr文件,高速卸载数据

    SQL*Loader 是用于将外部数据进行批量高速加载的数据库的最高效工具,可用于将多种平面格式文件加载到Oracle数据库。...那么如何以SQL*Loader能识别的方式高效的卸载数据呢? Tom大师为我们提供了一个近乎完美的解决方案,是基于exp/imp,Datapump方式迁移数据的有力补充。...本文基于此给出描述,并通过批量的方式来卸载数据。...有关本文涉及到的参考链接: SQL*Loader使用方法 数据泵 EXPDP 导出工具的使用 数据泵IMPDP 导入工具的使用 PL/SQL-->UTL_FILE包的使用介绍 1、单表卸载数据...l_datefmt || ''''; RAISE; END; END run; END unloader; / 4、小结 a、本文描述了单表以及多表如何高速卸载数据

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    存储数据

    数据缓存 通过《网络数据采集和解析》一文,我们已经知道了如何从指定的页面中抓取数据,以及如何保存抓取的结果,但是我们没有考虑过这么一种情况,就是我们可能需要从已经抓取过的页面中提取出更多的数据,重新去下载这些页面对于规模不大的网站倒是问题也不大...使用NoSQL Redis简介 Redis是REmote DIctionary Server的缩写,它是一个用ANSI C编写的高性能的key-value存储系统,与其他的key-value存储系统相比...Redis支持数据的持久化(RDB和AOF两种方式),可以将内存中的数据保存在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。...Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据,同时还提供hash、list、set,zset、hyperloglog、geo等数据类型。...配置底层有多少个数据库。 配置Redis的持久化机制 - RDB。 配置Redis的持久化机制 - AOF。 配置访问Redis服务器的验证口令。

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    AMD启动数据中心市场高速列车

    相比之下,十余年间高速发展的云计算大幅集中了数据中心的市场需求,并加速了反馈。 能够为目标工作负载提供创纪录的性能?能够显著降低总体拥有成本?...而回答好这两个问题,就相当于启动了数据中心市场的高速列车。这一点,在中国市场表现得尤为明显。...围绕这些云计算巨头和产业链伙伴的生态建设进程快慢,是AMD能否在数据中心市场高速崛起的一大决定性因素。...AMD称这是一个“空前壮大”的生态系统,如果从过往AMD与Intel的竞争看,如此高速的生态进展显然有缘和得益于云计算与传统IT的关系变化。 与此同时,云计算正在刺激的传统IT的认知。...苏姿丰在之前谈论EPYC快速得到市场认同的原因时说,因为那是一个引领技术潮流的产品,“业内最多核、拥有最高的I/O,且存储表现强劲”。

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    高速同步数据采集卡的功能

    本文主要讲了高速同步数据采集卡的主要功能,对其主要功能做了简单的说明,并对高速同步数据采集卡的应用环境做了件的说明。...,满足高精度,高速率,高分辨率传输的数据采集特性。...高速同步数据采集卡在开始采集后,外部产生的时钟频率与数据采集仪器数据一致,触发信号分别确定数据采集仪器开始的触发点,触发点的联动与数据化仪器的启动点一致。...高速同步数据采集卡通过外部时钟,触发和总线控制实现精确的数据采集,在高速数据采集卡和主机上的应用信号处理函数,可以对获取信号进行增强处理,或者通过简单测量抽取最有用的信息。...高速同步数据采集卡的目前主要应用于通用计算机构实验室,产品质量检测中心,电力传输等各种领域的数据采集个工业生产过程监控系统使用。

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    android 数据存储---- SharedPreferences实现数据存储

    SharedPreferences作为android的存储方式有以下特点: 1.只能存放key-value模式的键值。 2.本质就是就是以xml文件在应用程序所在包中存放数据。...用户不需要去  xml文件的生成和解析 4.由于 SharedPreferences 只能存放key-value  简单的数据结构,通过用来做软件配置参数,用来配置用户对软件的自定义或设置参数。...如果要存在复杂的数据,可以使用文件,如果还需要方便的增删改查 的话,就只能用Sqlite数据库来完成 下面是该使用的代码: 所用的字符串 <?...this.getApplicationContext()); pref.save(name, ID, phone); Toast.makeText(this.getApplicationContext(), "写入数据成功...用户只需要创建一实体,然后想里面添加数据和取出数据,即可 结果如下:

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    数据分类及存储特性——NoSQL数据存储

    ◆ NoSQL数据存储 传统的架构方法是在服务之间共享一个数据库,而微服务却与之相反,每个微服务都拥有独立、自主、专门的数据存储。...选择理想的数据存储的第一步是确定微服务数据的性质,可以根据数据的特点将数据大致做如下划分。 全局共享数据:缓存服务器是存储短暂数据很好的例子。...加速数据:日志、消息和信号等数据通常以高容量和速度到达。数据提取服务通常要在将其传递到适当的目的地之前处理该信息,这样的数据存储需要支持高速写入。...◆ K-V存储 K-V存储指按照键值(Key-Value)进行的数据存储,其中Key是数据的标识,和关系数据库中的主键含义一样;Value是具体的数据。...◆ 列式数据库 顾名思义,列式数据库就是按照列来存储数据数据库,与之对应的传统关系数据库被称为“行式数据库”,关系数据库就是按照行来存储数据的。

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    高速同步数据采集卡的功能

    本文主要讲了高速同步数据采集卡的主要功能,对其主要功能做了简单的说明,并对高速同步数据采集卡的应用环境做了件的说明。...,满足高精度,高速率,高分辨率传输的数据采集特性。...高速同步数据采集卡在开始采集后,外部产生的时钟频率与数据采集仪器数据一致,触发信号分别确定数据采集仪器开始的触发点,触发点的联动与数据化仪器的启动点一致。...高速同步数据采集卡通过外部时钟,触发和总线控制实现精确的数据采集,在高速数据采集卡和主机上的应用信号处理函数,可以对获取信号进行增强处理,或者通过简单测量抽取最有用的信息。...高速同步数据采集卡的目前主要应用于通用计算机构实验室,产品质量检测中心,电力传输等各种领域的数据采集个工业生产过程监控系统使用。

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    漫谈计算机组成原理(五)高速缓冲存储

    上一讲我们介绍了存储层次结构中的L4,即主存。继续向上看,你会看到L3、L2、L1都是高速缓冲存储器。那么究竟什么是高速缓冲存储器呢?那就要从“速度”这个关键词说起。...随着计算机硬件行业的不断进步,以因特尔为首的芯片企业造出了一代又一代的高速CPU, 可以说CPU处理数据的速度是越来越快。...接下来,我们来看看高速缓冲存储器在CPU中的具体位置。 ? 这种结构进一步的验证了存储器的层次结构——高速缓冲存储器位于寄存器之下的特点。好了,说了这么多,那让我们来看看高速缓冲存储器的工作原理吧!...而我们很清楚,主存的容量肯定是远远大于高速缓冲存储器的。所以,这种映射必然是一对多的关系,某部分高速缓冲存储器中的内容对应着主存中的的吧部分内容。...CPU想要处理信息,首先就是看缓存(高速缓冲存储器)中是否存在信息,如果存在,那么好,就从缓存中读入一个字(一个字块可能包括多个字);如果缓存中没有数据,那么就会根据这种映射关系,将主存中的数据一个字块一个字块地映射到相应的位置

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