大資料處理 linux核心資料
https://blog.csdn.net/ganggexiongqi/article/details/8984676
一篇介紹linux核心程式碼變化的文章,沒有很多實際性的內容
https://www.kernel.org/
linux核心程式碼,tarball是打包的,下載非常慢。
patch是個補丁內容。diff是改變的資料。
http://research.cs.wisc.edu/wind/Traces/fs-patch/
這個說分析了資料但是沒有結果啊兄弟。
分析結果在AStudyofLinuxFileSystemEvolution這篇論文裡
主要模組:ClassificationofFileSystemPatches PatchOverview FileSystemBugs PerformanceandReliability CaseStudyUsingPatchDB
https://www.linux.org/threads/the-linux-kernel-the-source-code.8679/
介紹瞭解壓後的資料夾裡面都是個啥。
相關推薦
大資料處理 linux核心資料
https://blog.csdn.net/ganggexiongqi/article/details/8984676一篇介紹linux核心程式碼變化的文章,沒有很多實際性的內容https://www.kernel.org/linux核心程式碼,tarball是打包的,下載非
linux核心資料結構以及核心除錯
一、可移植性 1.1 資料型別可移植性 由於核心可能執行在不同的架構上,不同的架構具有不同的機器字長,因而可移植性對核心程式設計非常重要。核心資料使用的資料型別分為 3 個主要型別 標準C型別 明確大小的型別 用作特定核心物件的型別 1.1.1 標準 C 型別 使用標準
DKhadoop大資料處理平臺監控資料介紹
標題:DKhadoop大資料處理平臺監控資料介紹 2018年國內大資料公司50強榜單排名已經公佈了出來,大快以黑馬之姿闖入50強,並摘得多項桂冠。Hanlp自然語言處理技術也榮膺了“2018中國資料星技術”獎。對這份榜單感興趣的可以找一下看看。本篇承接上一篇《DKM平臺監控引數說明》,繼續就
linux核心資料包轉發流程(三):網絡卡幀接收分析
每個cpu都有佇列來處理接收到的幀,都有其資料結構來處理入口和出口流量,因此,不同cpu之間沒有必要使用上鎖機制,。此佇列資料結構為softnet_data(定義在include/linux/netdevice.h中): /* * Incoming packets a
linux核心資料結構---hash表
連結串列雖然是最常見的資料結構,但實際使用中,由於連結串列的檢索能力較差,更多的是作為佇列和棧結構使用,如果需要查詢,比如通過pid查詢程序,通過描述符查詢inode,就需要用到檢索更快的資料結構——Hash表。 先來看Hash節點的定義: struct hlist_h
linux核心資料結構---連結串列(1)
Linux核心有一些基本的資料結構,這些資料結構是Linux實現的基礎,對於連結串列相信大家都不陌生,但是Linux核心中的連結串列與平常平常我們所使用的連結串列略有不同,第一次遇到或許會感到困惑。 先來看一個連結串列的節點,對於一個節點,分為兩部分,一部分是資料,另一
Linux核心資料結構
核心資料結構貫穿於整個核心程式碼中,這裡介紹4個基本的核心資料結構。 利用這4個基本的資料結構,可以在編寫核心程式碼時節約大量時間。 主要內容: 連結串列佇列對映紅黑樹 1. 連結串列 連結串列是linux核心中最簡單,同時也是應用最廣泛的資料結構。 核心中定義的是雙向連結串列。 1.1 標頭檔案簡介
Linux 核心資料結構:點陣圖(Bitmap)
https://github.com/0xAX/linux-insides/blob/master/DataStructures/bitmap.md Data Structures in the Linux Kernel Bit arrays and bit op
Python資料處理 | (三) Matplotlib資料視覺化
本篇部落格所有示例使用Jupyter NoteBook演示。 Python資料處理系列筆記基於:Python資料科學手冊電子版 下載密碼:ovnh 示例程式碼 下載密碼:02f4 目錄 一、Matplotlib常用技巧 1.匯入
Python資料處理(二) | Pandas資料處理
本篇部落格所有示例使用Jupyter NoteBook演示。 Python資料處理系列筆記基於:Python資料科學手冊電子版 下載密碼:ovnh 示例程式碼 下載密碼:02f4 目錄
python筆記6:資料處理之匯入資料
# -*- coding: utf-8 -*- #資料一般儲存在檔案(csv、txt、excel)和資料庫中 #1. 匯入csv檔案(第一行是列名) from pandas import read_csv #檔案的編碼格式也應該是 utf-8 才行,否則報錯 df = re
資料處理流程和資料分析方法
三、資料處理的流程 大資料分析這件事用一種非技術的角度來看的話,就可以分成金字塔,自底向上的是三個部分,第一個部分是資料採集,第二個部分是資料建模,第三個部分是資料分析,我們來分別看一下。 【資料採集】 首先來說一下資料採集,我在百度幹了有七年是資料相關的事
大資料處理應用及核心技術解讀
在我國,大資料將重點應用於以下三大領域:商業智慧 、政府決策、公共服務。大資料儲存與管理要用儲存器把採集到的資料儲存起來,建立相應的資料庫, 並進行管理和呼叫。資料探勘涉及的技術方法很多,有多種分類法。針對大資料處理應用及核心技術進行解讀。 資料處理是對紛繁複雜的海量資料價值的提煉,而其中
Linux核心分析_UDP協議中資料包的收發處理過程
1.前言 實驗基於Linux kernel 3.18.6,實驗內容包括: (1)編寫UDP客戶端和服務端 (2)將UDP客戶端和服務端整合到MenuOS中 (3)UDP傳送資料的過程 (4)UDP接收資料的過程 本文中完整原始碼:https://github.com
大資料處理過程之核心技術ETL詳解
核心技術 架構挑戰: 1、對現有資料庫管理技術的挑戰。 2、經典資料庫技術並沒有考慮資料的多類別(variety)、SQL(結構化資料查詢語言),在設計的一開始是沒有考慮到非結構化資料的儲存問題。 3、實時性技術的挑戰:一般而言,傳統資料倉庫系統,BI應用,對處理時間的要求
大資料理論篇 - 通俗易懂,揭祕分散式資料處理系統的核心思想(一)
> 作者:[justmine]( https://www.cnblogs.com/justmine/) > > 頭條號:[大資料達摩院]( https://www.cnblogs.com/justmine/) > > 創作不易,未經授權,禁止轉載,否則保留追究法律責任的權利。 [TOC]
十道海量資料處理面試題與十個方法大總結:
轉載之處:http://blog.csdn.net/liuqiyao_01/article/details/26567237 筆試 = (資料結構+演算法) 50%+ (計算機網路 + 作業系統)30% +邏輯智力題10% + 資料庫5% + 歪門邪道題5%,而面
淺談大資料處理
剛接觸大資料處理,將大資料處理的框架記錄下來,之後深入的研究。 大資料處理的必要性 目前網際網路中資料的數量正在飛速的增長,首先是G為單位,然後是T級別、P級別、E級別。資料雖然很多,但是我們往往只慣性我們感興趣的那一部分,因此我們需要對海量資料進行處理獲取有價值的資訊來為我們所用。比如
大資料處理神器map-reduce實現(僅python和shell版本)
熟悉java的人直接可以使用java實現map-reduce過程,而像我這種不熟悉java的怎麼辦?為了讓非java程式設計師方便處理資料,我把使用python,shell實現streaming的過程,也即為map-reduce過程,整理如下: 1.如果資料不在hive裡面,而在
Hadoop Streaming 做大資料處理詳解
-------------------------------------------------------------------------- 以下內容摘自寒小陽老師大資料課程內容 -----------------------------