精华内容
下载资源
问答
  • 并行读写
    千次阅读
    2021-01-29 21:01:42

    可以使用joblib并行化分析。如果有函数process_line:from joblib import Parallel, delayed

    data = Parallel(n_jobs=-1)(delayed(process_line)(line)

    for line in open('bigfile'))

    您要连续保存信息。根据要保存的计算时间/数据大小的比率,可以使用不同的方法:

    需要大量计算时间才能得到一些数字

    线程之间的通信开销非常小。最简单的方法是让每个进程写在一个独立的文件上,并在最后将结果汇总在一起。通过传递索引并使用它创建文件,可以确保不会被覆盖。

    更高级的解决方案是将文件处理程序作为参数传递,并仅在获取multiprocessing.Lock之后才写入文件。唯一的问题是,如果许多进程试图同时获取锁,它们将占用CPU资源,而不是计算。def process_line(line, outfile, lock)

    data = line[0]

    lock.aquire()

    print >> outfile, data

    lock.release()

    缩短计算时间

    如果你有更多的数据,写入一个文件可能会导致一些开销,特别是如果你打算在以后重新加载到内存中。你有两个选择:所有的数据都在记忆中:你很幸运。使用joblib,只需使其成为函数的返回。在最后你有一个你的所有结果的顺序列表。

    数据不适合内存,您必须动态使用它。你需要一个消费生产者模式。类似于:from multiprocessing import Process, JoinableQueue

    from joblib import Parallel, delayed

    def saver(q):

    with open('out.txt', 'w') as out:

    while True:

    val = q.get()

    if val is None: break

    print >> out, val

    q.task_done()

    # Finish up

    q.task_done()

    def foo(x):

    q.put(x**3+2)

    q = JoinableQueue()

    p = Process(target=saver, args=(q,))

    p.start()

    Parallel(n_jobs=2, verbose=0)(delayed(foo)(i) for i in xrange(1000))

    q.put(None) # Poison pill

    q.join()

    p.join()

    如果与计算时间相比,数据量非常大,那么只需将数据从一个进程传输到另一个进程,就会发现大量开销。如果这是你的极限,那么你应该使用更先进的技术,比如OpenMP,或者Cython来摆脱GIL,使用线程而不是进程。

    请注意,我没有指定“小”有多小;因为这在很大程度上取决于集群的配置。通信、底层文件系统等的速度有多快;但没有什么是您不容易尝试的,例如,计时虚拟程序向另一个进程发送一行代码所需的时间。

    更多相关内容
  • 行业分类-设备装置-一种基于FPGA的直接多块硬盘高速并行读写方法.zip
  • LD3320开发手册、数据手册、并行读写辅助说明、芯片简明调试步骤
  • 想要用多线程同时对oracle数据库进行并行读写,读的时候是按一定条件使用in()筛选,oracle一次只能筛1000条,所以想多线程并行读写
  • ") .option("header", True) .save(hdfs_path) 二、文件的并行读取和写出 1、并行写出之 partitionBy() 指定分区列 , 会根据分区列创建子文件夹,并行写出数据 df.write.mode("overwrite") .partitionBy("day") ...

    一、小文件管理 之指定分区数

    1、配置 spark.sql.shuffle.partitions,适用场景spark.sql()合并分区

    spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", 5) #后面的数字是你希望的分区数

    这样配置后,通过spark.sql()执行后写出的数据分区数就是你要求的个数,如这里5。

    2、配置 coalesce(n),适用场景spark写出数据到指定路径下合并分区,不会引起shuffle

    df = spark.sql(sql_string).coalesce(1) #合并分区数
    df.write.format("csv")
    .mode("overwrite")
    .option("sep", ",")
    .option("header", True)
    .save(hdfs_path)

    3、配置repartition(n), 重新分区,会引发shuffle

    df = spark.sql(sql_string).repartition(1) #重新分区,会引发全局shuffle
    df.write.format("csv")
    .mode("overwrite")
    .option("sep", ",")
    .option("header", True)
    .save(hdfs_path)

     

    二、文件的并行读取和写出

    1、并行写出之 partitionBy() 指定分区列  , 会根据分区列创建子文件夹,并行写出数据

    df.write.mode("overwrite")
    .partitionBy("day")
    .save("/tmp/partitioned-files.parquet")

    2、并行写出之 repartition() ,一般spark中有几个分区就会有几个并行的IO写出

    df.repartition(5)
    .write.format("csv")
    .save("/tmp/multiple.csv")

    3、分桶写出,好处是后续读入的时候数据就不会做shuffle了,因为相同分桶的数据会被划分到同一个物理分区中

    csvFile.write.format("parquet")
    .mode("overwrite")
    .bucketBy(5, "gmv") #第一个参数:分成几个桶,第二个参数:按哪列进行分桶
    .saveAsTable("bucketedFiles")

     

    三、Spark IO

    参考:Spark官方API文档Input and Output

    1、DataFrame调用.read/write.format() API文件写入-覆盖和追加

    (1)spark.read.format() 对文件进行读取的通用代码格式

    spark.read.format('csv') #说明文件格式是CSV还是JSON还是TEXT等
    .option("mode", "FAILFAST") #读取遇到格式错误时怎么处理
    .option("inferSchema", "true") #option中("Key","value") 形式配置参数
    .option("path", "path/to/file(s)")
    .schema(someSchema)
    .load()
    
    #读取遇到格式错误时处理选项参数:
    '''
    permissive :将损坏的数据记录成null, 并将损坏的列命名为 _corrupt_record 标记出来
    dropMalformed :删掉损坏的数据
    failFast:报错失败
    '''

    (2)df.write.format() 将DataFrame中数据写入到文件的通用代码格式

    #抽象的DF写出代码格式
    DataFrameWrite.format(...)
    .option(...)
    .partitionBy(...)
    .bucketBy(...)
    .sortBy(...)
    .save()
    
    #一个具体的DF写出的代码格式
    df.write.format("csv")
    .option("mode", "OVERWRITE") #覆盖还是追加数据
    .option("sep",",") #分隔符
    .option("header",true) #第一行是否是列名
    .option("inferSchema",true) #是否自动推断列类型
    .option("dateFormat", "yyyy-MM-dd") #日期数据的格式
    .option("timestampFormat","yyyy-MMdd’T’HH:mm​:ss.SSSZZ") #时间戳数据的格式
    .option("nullValue","null") #数据中的null值用什么表示,默认是“”,也可以设置成NA或NULL
    .option("nanValue","unknown") #数据中的NaN或缺失值用什么表示,默认是"NaN",也可以设置成其他
    .option("positiveInf","Inf") #正无穷怎么表示
    .option("negativeInf","-Inf") #负无穷怎么表示
    .option("compression","gzip") #压缩方式,uncompressed、snappy、lz4等
    .option("path", "path/to/file(s)") #保存地址
    .save()
    
    '''
    写出 mode可选参数有:
    append 在写出路径下追加数据文件
    overwrite 覆盖写出路径下的所有文件
    errorIfExists 如果在写出路径下已经有数据了,则报错误并失败掉任务
    ignore 如果在写出路径下有数据或文件,不做任何处理,即忽略这个数据的写出,直接跳过
    '''

    (3)spark.read.format()、df.write.format() 的应用举例

    #DataFrame调用write.format API
    
    #spark读取
    df = spark.read.format('json').load('python/test_support/sql/people.json')
    
    #df覆盖写入,mode("overwrite")
    df.write.format("csv").mode("overwrite").option("sep", ",").option("header", True).save(hdfs_path)
    
    #df追加写入,mode("append")
    df.write.format("csv").mode("append").option("sep", ",").option("header", True).save(hdfs_path)

    2、DataFrame调用 .write.csv(/parquet/orc) API读取写出文件

    (1)spark.read.{文件类型} 读取文件的通用代码格式

    #1、spark.read.csv()
    spark.read.csv(path='foo.csv', mode='failfast' ,header=True).show()
    
    #2、spark.read.parquet()
    df.write.parquet('bar.parquet')
    
    #3、spark.read.orc()
    spark.read.orc('zoo.orc').show()
    

    (2)df.write.{文件类型}  将DataFrame中数据写入到文件的通用代码格式

    #1、df读写csv
    df.write.csv('foo.csv', header=True)
    
    #2、df读写parquet
    df.write.parquet('bar.parquet')
    
    #3、df读写ORC
    df.write.orc('zoo.orc')
    
    #4、覆盖写入
    df.write.csv(path, mode='overwrite',sep=',',header=True)
    
    #5、追加写入
    df.write.csv(path, mode='append',sep=',',header=True)

    注意: 不管是用format()的方式,把文件类型写在format的里面作为参数,还是用调用文件类型的读写,它们在option配置选项上是通用的。

    3、textFile读写

    (1)spark.read.textFile() 和 spark.read.wholeTextFile()

    #spark.read.textFile() 会忽略读入文件的分区
    spark.read.textFile("/data/flight-data/csv/2010-summary.csv")
    .selectExpr("split(value, ',') as rows").show()
    
    #spark.read.text() 会保留读入文件的分区
    '''
    如果有一个目录,下面按日期分了多个子目录,每个目录下存放着日期当天的一些数据,
    是否用spark.read.text()读取目录就能获取日期分区呢?
    '''
    

    (2)df.write.text()   写出只能有一列

      当写出的不是一列的时候,否则会报错。

    df.select("A_COLUMN_NAME").write.text("/tmp/simple-text-file.txt")
    
    

      但如果其他列作为分区的话,是可以选择多列的。但作为分区的列是作为分区的子路径文件名存在的,并不是输出的多列,输出还是只有一列。

    #指定一个分区列,文件中输出的还是只有一列
    df.select("A_COLUMN_NAME", "count")\
    .write.partitionBy("count").text("/tmp/five-csv-files2py.csv")

    如果先用concat_ws(',',col1,col2)  as col 把要输出的列进行了连接,然后再按照要分区的列(比如日期)来目录写出,岂不是很实用?

    #链接要输出的列,并按照日期列分区写出
    df.select("concat_ws(',',col1,col2) as col", "day")
    .write.partitionBy("day")
    .text("/tmp/five-csv-files2py.csv")

     

    展开全文
  • 本文实例讲述了python版本的读写锁操作方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 最近要用到读写锁的机制,但是python2.7的自带库里居然木有. 网上讲读写锁的例子众多,但是原理简单,代码明晰的却不多见, 索性自己写个....
  • 与教程--FPGA基础入门【9】开发板外部存储器DDR2访问--相应的源代码。 根目录包含: 1. 相关文档,nexys4ddr_rm.pdf是开发板文档;1Gb_DDR2是DDR2芯片文档;ug586_7Series_MIS.pdf是与Xilinx MIG IP相关的文档 ...
  • FileBatch类提供了一系列对批量并行读写操作支持(包括对FttpAdapter和FileAdapter),它跟并行读写的区别是不需要检查结果,会等到所有并行读写任务全部完成才返回,并在发生异常时提供事务补偿支持。   1、...

    FileBatch类提供了一系列对批量并行读写操作支持(包括对FttpAdapter和FileAdapter),它跟并行读写的区别是不需要检查结果,会等到所有并行读写任务全部完成才返回,并在发生异常时提供事务补偿支持。

     

    1、批量并行读:
    public Result<byte[]>[] readAllBatch(TryByteReadAdapter[] fras)
    实现对多个FttpReadAdapter任务的批量读,输入一个FttpReadAdapter数组,并行进行它们的读取,直到每个FttpReadAdapter读完后,以数组的方式批量输出它们对应的结果,比如:
    FttpReadAdapter[] fras = new FttpReadAdapter[3];
    fras[0]=new FttpAdapter(fttppath).getFttpReader(0,5);
    fras[1]=new FttpAdapter(fttppath).getFttpReader(5,5);
    fras[2]=new FttpAdapter(fttppath).getFttpReader(10,5);
    Result<byte[]>[] rs = new FileBatch().readAllBatch(fras);
    上面表示并行从3个位置读一个文件内容,等全部读完后,将对应的结果放在一个数组里返回

     

    2、批量并行写:
    FttpWriteAdapter[] fwas = new FttpWriteAdapter[3];
    fwas[0]=new FttpAdapter(fttppath).getFttpWriter(0,5);
    fwas[1]=new FttpAdapter(fttppath).getFttpWriter(5,5);
    fwas[2]=new FttpAdapter(fttppath).getFttpWriter(10,5);
    Result<Integer>[] rs = new FileBatch().writeBatch(fwas, "abcde".getBytes());
    上面表示并行对一个文件的3个位置写入“abcde”字符,等全部写完后,返回对应结果数组

    注意:这里跟并行读写一样,3个FttpReadAdapter或者FttpWriteAdapter是由3个不同的FttpAdapter生成,而不是同一个生成

     

    3、批量并行读写:
    Result<Integer>[] rs = new FileBatch().readWriteBatch(fras,fwas);
    表示将上面的批量读和批量写在一个过程中完成,从fras里每个FttpReadAdapter读,然后通过fwas里对应的每FttpWriteAdapter写入,所有读写完成后返回写入结果数组

     

    4、事务补偿处理:
    在批量并行读写过程中,如果其中一个FttpReadAdapter或者FttpWriteAdapter发生错误,那么框架会进行分布式事务处理,进行两阶段提交,然后调用undo操作进行事务补偿处理,撤消已经产生的改动和影响。

     

    FileBatch类提供了对undo方法的定义
    public Result[] undo(Result[] rtarr)
    rtarr是传入的结果,然后返回undo的撤消处理后的结果

    比如调用readAllBatch发生错误,FileBatch会将结果传入undo进行撤消操作,然后才返回结果
    因此开发者需要自己实现undo方法的内容,继承FileBatch类覆盖undo方法:
    public Result[] undo(Result[] rtarr){
    for(int i=0;i<rtarr.length;i++){
    if(rtarr[i].getStatus()==Result.EXCEPTION)
    System.out.println("Result index"+i+" Error");
    }

    return rtarr;
    }
    上面的undo方法将发生异常的结果的序号输出显示

     

    所有的批量读写方法都可以以排它的方式进行,指定boolean locked参数即可
    另外:除了byte批量并行读写外,也支持所有的整形批量并行读写,api和操作几乎类似

     

    FttpBatchWriteReadDemo演示了一个批量并行读、批量并行写、批量并行读写操作和事务补偿操作

     

    邮箱:Fourinone@yeah.net
    企鹅群:241116021
    demo源码指南及开发包下载地址:
    http://www.skycn.com/soft/68321.html

    展开全文
  • 并行 HDF5 和 h5py

    千次阅读 2018-04-24 21:27:05
    使用 mpi4py 进行一般并行文件操作在前面已经作了相应的介绍,并行 HDF5 文件的相关操作在很多方面是与一般的并行文件操作相同或满足相似的约束条件。但是如果使用 mpi4py 和 h5py 进行并行 HDF5 文...

    本文从本人简书博客同步过来

    上一篇中我们简要介绍了 HDF5 和 h5py 的基本操作,下面我们将介绍利用 mpi4py 和 h5py 进行并行分布式的 HDF5 文件操作。

    使用 mpi4py 进行一般并行文件操作在前面已经作了相应的介绍,并行 HDF5 文件的相关操作在很多方面是与一般的并行文件操作相同或满足相似的约束条件。但是如果使用 mpi4py 和 h5py 进行并行 HDF5 文件操作,则 HDF5 文件的很多并行操作细节对使用者来说是透明的,无需用户关心,因此大大降低了并行 HDF5 文件操作的难度。

    使用 h5py 进行并行 HDF5 操作

    要并行地打开/创建一个 HDF5 文件,可以使用上一篇介绍的方法并且设置参数 driver 为 ‘mpio’ 及 comm 为一个有效的通信子对象。

    注意打开/创建文件是一个集合操作,通信子对象上的所有进程必须同时参与。

    打开文件后就可以执行并行的文件读写操作,如创建 group,创建/读取 dataset,设置/读取 attribute 等,但是需要注意和区分两类操作方法:集合操作和独立操作。任何涉及改动文件结构和文件元数据的操作都必须是集合操作(即通信子对象上的所有进程必须同时参与),如创建 group,创建dataset,设置 attribute 等,但是每个进程可以独立地向已经存在的 dataset 中写入数据,或者从其中读取数据。

    从版本 1.8.9+ 开始,HDF5 支持原子操作模式,原子模式可以更严格的方式保证文件操作的一致性。并行文件操作的原子性和一致性在前面的访问文件数据方法中作了相应的介绍。要在 h5py 中打开原子操作模式,只需设置文件操作句柄的 atomic 属性为 True。

    例程

    下面给出使用 h5py 进行并行 HDF5 操作的使用例程。

    # parallel_h5.py
    
    """
    Demonstrates how to use parallel HDF5 with h5py.
    
    Run this with 4 processes like:
    $ mpiexec -n 4 python h5py_demo.py
    """
    
    import os
    import numpy as np
    import h5py
    from mpi4py import MPI
    
    
    comm = MPI.COMM_WORLD
    rank = comm.rank
    size = comm.size
    
    N = 10
    # N = 2**29
    
    file_name = 'test.hdf5'
    # create a new HDF5 file collectively
    f = h5py.File(file_name, driver='mpio', comm=comm)
    # use atomic mode
    f.atomic = True
    # create a new group collectively
    f.create_group('grp')
    # create a empty dataset in group "/grp" collectively
    f.create_dataset('grp/dset', shape=(size, N), dtype=np.int32)
    # set an attribute of the dataset grp/dset collectively
    f['grp/dset'].attrs['a'] = 1
    
    data = np.arange(N, dtype=np.int32)
    # write data to dataset grp/dset
    f['grp/dset'][rank, :] = data
    # rank 0 changes a slice of the dataset individually
    if rank == 0:
        f['grp/dset'][1, :] += data
    # synchronize here
    comm.Barrier()
    # rank 2 reads the changed slice
    if rank == 2:
        print f['grp/dset'][1, :]
    # read the attrs
    if rank == 1:
        print f['grp/dset'].attrs['a']
    
    # close file collectively
    f.close()
    
    # remove the created file
    if rank == 0:
        os.remove(file_name)

    运行结果如下:

    $ mpiexec -n 4 python parallel_h5.py
    [ 0  2  4  6  8 10 12 14 16 18]
    1
    

    2 GB dataset 限制

    以上的例程运行正常,但是当我们将 N 设置成 229 或更大,这样每个进程将要写入文件的数据 ≥ 2 GB,则执行结果会如下:

    $ mpiexec -n 4 python parallel_h5.py
    Traceback (most recent call last):
    File "parallel_h5.py", line 37, in <module>
        f['grp/dset'][rank, :] = data
    File "/opt/python-2.7.5-mkl/lib/python2.7/site-packages/h5py/_hl/dataset.py", line 551, in __setitem__
        self.id.write(mspace, fspace, val, mtype)
    File "h5d.pyx", line 217, in h5py.h5d.DatasetID.write (h5py/h5d.c:3225)
    Traceback (most recent call last):
    File "parallel_h5.py", line 37, in <module>
        f['grp/dset'][rank, :] = data
    File "/opt/python-2.7.5-mkl/lib/python2.7/site-packages/h5py/_hl/dataset.py", line 551, in __setitem__
    Traceback (most recent call last):
    File "parallel_h5.py", line 37, in <module>
        self.id.write(mspace, fspace, val, mtype)
    File "h5d.pyx", line 217, in h5py.h5d.DatasetID.write (h5py/h5d.c:3225)
        f['grp/dset'][rank, :] = data
    File "/opt/python-2.7.5-mkl/lib/python2.7/site-packages/h5py/_hl/dataset.py", line 551, in __setitem__
        self.id.write(mspace, fspace, val, mtype)
    File "h5d.pyx", line 217, in h5py.h5d.DatasetID.write (h5py/h5d.c:3225)
    Traceback (most recent call last):
    File "parallel_h5.py", line 37, in <module>
        f['grp/dset'][rank, :] = data
    File "/opt/python-2.7.5-mkl/lib/python2.7/site-packages/h5py/_hl/dataset.py", line 551, in __setitem__
        self.id.write(mspace, fspace, val, mtype)
    File "h5d.pyx", line 217, in h5py.h5d.DatasetID.write (h5py/h5d.c:3225)
    File "_proxy.pyx", line 120, in h5py._proxy.dset_rw (h5py/_proxy.c:1793)
    File "_proxy.pyx", line 120, in h5py._proxy.dset_rw (h5py/_proxy.c:1793)
    File "_proxy.pyx", line 120, in h5py._proxy.dset_rw (h5py/_proxy.c:1793)
    File "_proxy.pyx", line 120, in h5py._proxy.dset_rw (h5py/_proxy.c:1793)
    File "_proxy.pyx", line 93, in h5py._proxy.H5PY_H5Dwrite (h5py/_proxy.c:1603)
    File "_proxy.pyx", line 93, in h5py._proxy.H5PY_H5Dwrite (h5py/_proxy.c:1603)
    File "_proxy.pyx", line 93, in h5py._proxy.H5PY_H5Dwrite (h5py/_proxy.c:1603)
    File "_proxy.pyx", line 93, in h5py._proxy.H5PY_H5Dwrite (h5py/_proxy.c:1603)
    IOError: can't prepare for writing data (Dataset: Write failed)
    IOError: can't prepare for writing data (Dataset: Write failed)
    IOError: can't prepare for writing data (Dataset: Write failed)
    IOError: can't prepare for writing data (Dataset: Write failed)
    

    程序运行出错,这是因为并行 HDF5 文件的读写操作单个进程一次操作的数据量有 2 GB 的大小限制,超过 2 GB 就会出错。其实这并不是并行 HDF5 本身的问题,更不是 h5py 的问题,而是 MPI 的问题,更准确地说是 MPI 的并行 I/O 操作工具 ROMIO 的问题(ROMPIO 是目前几乎所有 MPI 实现的默认或唯一并行 I/O 工具)。ROMIO 的绝大部分 I/O 操作单次允许操作的数据量都限制在 2 GB 之内,所以除非在将来改进 ROMIO,这一限制会一直存在。所以我们在进行并行 HDF5 操作时,应该注意单次读写的数据量不要超过 2 GB,如果要读写超过 2 GB 的数据,可以利用类似 numpy 数组切片的功能进行多次操作。

    以上我们介绍了利用 mpi4py 和 h5py 进行并行分布式的 HDF5 文件操作,在下一篇中我们将介绍 caput 中的 memh5 模块,其中提供若干功能强大的工具可以使我们在内存中操作与 HDF5 文件类似的数据结构,并提供该数据结构到磁盘中 HDF5 文件之间的映射,当然这些操作都是可以并行分布式地进行的。

    展开全文
  • MATLAB并行实现的简单方法

    千次阅读 2021-03-19 15:51:16
    此方法只是利用了matlab的设定,不需要额外知识。 众所周知,matlab是单线程的,但matlab的每个应用窗口都是一个线程,因此...如果并行需要简单的交互,可以写一个通信文件,让所有的M文件都读写这个文件,这样互相之间
  • FttpAdapter是通过FttpReadAdapter的tryReadAll方法进行并行读 FttpAdapter fa = new FttpAdapter("fttp://10.232.20.151/home/log/1.log"); Result rs = fa.getFttpReader().tryReadAll(); 调用tryReadAll会立即...
  • 并发对ArrayList读写

    2019-09-23 15:14:15
    并发对ArrayList读写 代码示例 class Demo{ private List<String> testStrList; void methodA() { //... //在使用的时候copy一份 ArrayList<String> realStrList = new ArrayList<>...
  • 读写锁适用场景读写锁的三种状态加锁规则操作接口完整程序 ...用于不同的读取线程,可以获取读模式下的读写锁而并行的运行。 读写锁的三种状态 读模式下加锁 写模式下加锁 不加锁 加锁规则 写...
  • Spark批量读写Redis

    千次阅读 2019-11-02 23:57:01
    Spark批量读写Redis 需要新加入Redis的依赖 <dependency> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> <version>3.0.1...
  • 比如安装oracle后,建立两个表分区t1,t2,把t1放在硬盘1上,把t2放在硬盘2上,这样能实现oracle并行读写吗?
  • 读写锁_读写锁_

    2021-10-03 00:48:32
    读写锁代码可实现对链表的加锁功能,原为并行程序设计基础书121代码实现
  •  显然,几十万条数据要是一条条读写,然后在本机上操作,耗时太久,可行性极低。所以,如何有效并行的读取内容,并且进行操作,后再写入数据库呢?  并行读取和写入  并行读取:创建N*max_process个进程,对...
  • 属原创! linux 下文件内容的并行搜索! 并输出搜索结果和错误结果
  • sqlite3 解决并发读写冲突的问题

    千次阅读 2017-05-19 16:16:38
    1 #include "stdafx.h" 2 #include "sqlite3.h" 3 #include 4 #include 5 6 //sqllite 相关变量 7 sqlite3 *sql_db; 8 char *sql_ErrMsg; 9 int sql_rc;... 10 sqlite3_stmt *sql_statement;...
  • Golang实现对map的并发读写

    千次阅读 2018-10-07 16:37:17
    第二种是比较符合Golang特色的方法,启动单个协程对map进行读写,当其他协程需要读写map时,通过channel向这个协程发送信号即可。 写了一个模拟程序对map中的一项进行读或者写,后台一直运行的协程阻塞的接受读写...
  • 利用微机并行口实现IC卡读写控制的一种方法rar,并行口,IC卡,读写控制
  • LD3320并行串行读写辅助说明
  • 显然,几十万条数据要是一条条读写,然后在本机上操作,耗时太久,可行性极低。所以,如何有效并行的读取内容,并且进行操作,最后再写入数据库呢? 并行读取和写入 并行读取:创建N*max_process个进程,对数据库...
  • 功能特点: 1、CH375B是一个USB总线的通用...3、根据跳线选择,可工作在并行方式或串行方式 4、USB状态指示灯 5、板载3.3V LDO 1117,最大提供 800mA 电流 6、5V电源由目标板供电 7、12MHZ晶振 U盘读写模块测试程序截图:
  • 基于FPGA的串行flash的读写控制之串行flash的管脚、寄存器和操作命令。
  • 为解决雷达信号处理系统双核通信问题,设计了两种DSP和FPGA之间的并行通信方法,分别通过DSP的外部接口XINTF访问FPGA内部FIFO和双口RAM,利用DSP的读写使能信号作为FIFO和RAM的读写时钟信号。通过对两种并行通信方法...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 148,729
精华内容 59,491
关键字:

并行读写