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  • 简易计算器的源码,主要参考价值在与输入逻辑处理包括按退格后的逻辑处理),支持连续输入多个算式计算.个人练手做的,可以参考一下
  • 计算机的主要组成部分可以分为以下五个部分:中央处理器(CPU)、存储器、外存储器、输入设备和输出设备。中央处理器(CPU):负责对输入信息进行各种处理的部件。 存储器和外存储器:能够把程序和数据(包括原始数据、...

    计算机的主要组成部分可以分为以下五个部分:中央处理器(CPU)、存储器、外存储器、输入设备和输出设备。

    中央处理器(CPU):负责对输入信息进行各种处理的部件。                                               存储器和外存储器:能够把程序和数据(包括原始数据、中间运算结果与最终结果等)存储起。存储器的功能是存储程序、数据和各种信号、命令等信息,并在需要时提供这些信息。      输入设备是给计算机输入信息的设备。它是重要的人机接口,负责将输入的信息(包括数据和指令)转换成计算机能识别的二进制代码,送入存储器保存。常见的输入设备有键盘、鼠标器、光电输入机、磁带机、磁盘机、光盘机等。                                                                      输出设备是输出计算机处理结果的设备。在大多数情况下,它将这些结果转换成便于人们识别的形式。微机常用的输出设备有显示终端CRT、打印机、激光印字机、绘图仪及磁带、光盘机等。

    计算机系统是由硬件系统和软件系统两大部分组成的。

    一、电脑的硬件系统

    1、主机 2、显示器 3、键盘 4、鼠标 5、音箱 6、打印机 7、摄像头、扫描仪、数码像机等二、电脑的软件系统                                                                                                       1 操作系统软件 2、应用软件

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  • 8051单片机包含哪些主要逻辑功能部件?画出它的基本结构图 8051单片机包含主要逻辑功能部件: 一个八位微处理器CPU,单片机的核心,用于产生各种控制信号,并完成对数据的算术逻辑运算和传送。(CPU即中央处理器,...

    8051单片机包含哪些主要逻辑功能部件?画出它的基本结构图

    8051单片机包含的主要逻辑功能部件:

    1. 一个八位微处理器CPU,单片机的核心,用于产生各种控制信号,并完成对数据的算术逻辑运算和传送。(CPU即中央处理器,是单片机的核心部件,它完成各种运算和控制操作,CPU由运算器和控制器两部分组成。
    2. 片内数据存储器RAM和特殊功能寄存器SFR,用以存放可以读写的数据。
    3. 片内程序存储器ROM,用以存放程序指令和某些常数表格。
    4. 两个定时器/计数器T0、T1,可用作定时器,也可用以对外部脉冲信号进行计数。(外部事件计数器)
    5. 四个8位可编程的并行I/O端口,每个端口既可作输入,也可作输出。
    6. 一个串行接口电路,用于异步接收发送器。
    7. 内部中断系统具有五个中断源,2个优先级的嵌套中断结构,可实现二级中断服务程序嵌套,每一个中断源都可用软件程序规定为高优先级中断或低优先级中断。
    8. 内部时钟电路,但晶体和微调电容需要外接,振荡频率可以高达40MHZ.

    基本结构图:
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  • 对于查询处理,可将其分为逻辑查询处理和物理查询处理逻辑查询处理表示执行查询应该产生什么样的结果,而物理查询代表MySQL数据库是如何得到结果的。逻辑查询处理MySQL真正的执行顺序如下:(8)SELECT (9)DISTINCT ...

    对于查询处理,可将其分为逻辑查询处理和物理查询处理。逻辑查询处理表示执行查询应该产生什么样的结果,而物理查询代表MySQL数据库是如何得到结果的。

    逻辑查询处理

    MySQL真正的执行顺序如下:

    (8)SELECT (9)DISTINCT<select_list>
    (1)FROM <left_table>
    (3)<join_type>JOIN<right_table>
    (2)     ON <join_condition>
    (4)WHERE <where_condition>
    (5)GROUP BY <group_by_list>
    (6)WITH {CUBE|ROLLUP}
    (7)HAVING<having_condition>
    (10)ORDER BY<order_by_list>
    (11)LIMIT <limit_number>
    1. FORM:对FORM子句中的左表< left_table > 和右表 < right_table >执行笛卡儿积,产生虚拟表VT1。
    2. ON:对虚拟表VT1应用ON筛选,只有那些符合< join_condition >的行才被插入到虚拟表VT2中。
    3. JOIN:如果指定了OUTER JOIN,那么保留表中未匹配的行作为外部行添加到虚拟表VT2中,产生虚拟表VT3。如果FROM字句包含两个以上表,则对上一个连接生成的结果表VT3和下一个表重复执行步骤1~步骤3,直到处理完所有的表为止。
    4. WHERE:对虚拟表VT3应用WHERE过滤条件,只有符合< where_condition >的记录才被插入到虚拟表VT4中。
    5. GROUP BY:根据GROUP BY子句中的列,对VT4中的记录进行分组操作,产生虚拟表VT5.
    6. CUBE|ROLLUP:对虚拟表VT5进行 CUBE或ROLLUP,产生VT6.
    7. HAVING:对虚拟表VT6应用HAVING过滤器,只有符合< having_condition >的记录才能被插入虚拟表VT7.
    8. SELECT:第二次执行SELECT操作,选择指定的咧,插入到虚拟表VT8。
    9. DISTINCT:去除重复数据,产生虚拟表VT9。
    10. ORDER BY:将虚拟表VT9中的记录按照< order_by_list >进行排序操作,产生虚拟表VT10。
    11. LIMIT:取出指定行的记录,产生虚拟表VT11,并返回给查询用户。


    物理查询处理
    上面是逻辑查询处理,但是数据库也许并不会按照逻辑查询处理的方式进行查询。MySQL数据库层有Parser和Optimizer两个组件。Parser的工作就是分析SQL语句,而Optimizer的工作就是对这个SQL语句进行优化,选择一条最优的路径来选取数据,但是必须保证物理查询处理的最终结果和逻辑查询处理的结果是相等的。
    如果表上建有索引,那么优化器就会判断SQL语句是否可以利用该索引来进行优化。如果没有可以利用的索引,可能整个SQL语句的执行代价非常大。
    假设表A和表B都是有10万行数据,并且两个表都没有索引,因此最终SQL解析器解析的执行结果为逻辑处理的步骤,共经过11个步骤来进行数据的查询。最终根据笛卡尔积生成一张虚表VT1,共100亿行数据,执行这条SQL语句一般的电脑至少得跑一个多小时。

    然而,如果这时候表B上添加一个主键值,在执行这条SQL语句,那么只需话费1秒。促使这个查询时间大幅减少的原因就是添加索引后避免了笛卡儿积表的产生。

    物理查询会根据索引来进行优化。

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  • 大数据处理的架构逻辑

    千次阅读 2015-05-27 21:25:53
    对大数据处理背后的架构逻辑的思考。

    大数据系统的逻辑大数据近几年炙手可热。随着互联网和移动互联网的发展,特别是搜索、社交、自媒体和电商等所谓Web2.0应用的全面展开,相关公司的手上积累了大量的数据:从互联网收集的网页数据;用户输入的博客、微博、聊天记录;用户的购买、浏览记录等。这些数据当中蕴含着大量的关于用户行为等的信息。对这些信息的掌握可以帮助公司进行精准的广告投放、有的放矢的推荐和提供个性化的服务。

    大数据处理,跟所有的数据处理一样,主要是解决两个问题:

    •数据保存
    •数据操作

    还有一个比较次要的,也就是处理结果的展现。开发一种可以处理各种形式/特征的通用的数据存储和处理方式是不可能的,因此为了解决大数据的上述两个问题,首先必须了解它的特点。


    大数据的特点

    在《大数据时代》中,维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶提到了大数据的4V特点:

    • Value(价值)
    • Velocity(速度)
    • Variety(多样性)、
    • Volume(体量)

    从大数据系统的逻辑据本身的特点来说,这是没有问题的。但从数据存储和处理的技术角度来说,大数据具有以下特点:

    • 数据单向增加。大数据所处理的对象数据是随着时间而累积的,具有Write-once-read-many的数据访问特点,基本没有删除(偶尔?)和修改等的操作。
    • 数据形态多样,很难正规化到可以用传统DB保存的形式。当然,一些传统的DB也进行了相应的扩充以保存这样的数据,但是传统DB的查询、处理方法几乎用不上。
    • 数据的价值随时间递减。实时的数据价值最大,一些历史数据在趋势分析中也有很大的作用,但价值随时间递减的总趋势不变。
    • 数据在一个或多个数据中心的集群的大量机器中保存。由于服务器利用普通的商用硬件,再加上大量的数据读写,导致硬件故障发生频率比较高。
    • 数据的利用主要有两种形式:一种是对数据全体或抽取的一部分作各种变换、查询操作。另一种是对数据全体作各种挖掘等的批处理操作。

    数据保存

    数据保存涉涉及到两个问题:数据的表达和数据的存储。

    鉴于大数据形态的多样性,很难用一种统一的结构化方法对数据建模。现在采用的基本策略都是用一个统一的大表(Bigtable)来保存。在大表中,所有的数据(包括键值)都以字符串的形式保存,将字符串的内部格式的控制权交给该数据的用户。该方案在简化数据模型的同时,也增加了数据用户的负担。因此这是权衡利弊的一个结果。而且这种存储格式也决定了计算框架的选择。这是由谷歌首先提出,并应用在它的一系列产品中。在Hadoop中也有它的对应实现:HBase。

    Bigtable的数据模型简化为以下的数据对:

    (row: string, column: string,time: int64)→stirng

    也即,从行键、列键、时间戳到数据值的一个对应关系。如上所述,行键、列键和数据值均采用字符串表示,并由用户指定这些这些字符串的格式。

    与传统的关系数据库类似,也需要解决数据的索引、查询问题。同时还要保证尽可能的平行查找以提高性能。在Bigtable中,数据以片(Tablet)为单位保存,Tablet为一系列连续数据行的集合,由主服务器(Master Server)和Tablet服务器的两级结构来搜索(见下图)。Tablet可以增/删,也可以合并。

    在绝大多数应用中,Bigtable是稀疏的。因此在Tablet中保存数据时利用Google的SStable文件格式,SSTable是一致、有序、不可变的(Key,Value)对。Key和Value都可以是任意字节的字符串。

    这里写图片描述

    实际上,数据的表达和数据的存储是紧密相关的。为了存储Bigtable的数据,谷歌提出了一个分布式文件系统GFS(Google File System)。相应地在Hadoop中也有一个对应的实现:HDFS(Hadoop DistributedFile System)。一个良好的存储解决方案需要解决以下几个问题:

    • 大量数据的保存。唯一的选择只有分布式保存。当然在分布式保存的前提下,需要解决数据组织、访问接口和数据检索的问题。
    • 数据的可靠性。在使用普通商用硬件的前提下,硬件故障的发生是不可避免的,因此提高可靠性的唯一选择就是数据的冗余备份。与此相关,主要需要解决故障检测、冗余备份的时机、数据一致性等问题。次要地,也涉及到冗余备份的安排,既保证可靠性尽量高,也要保证并发访问的速度尽量快。
    • 数据的快速访问,也即数据访问的吞吐率。提高吞吐率的方法不外乎分布式保存和平行读取。为了消除瓶颈,需要保证对主控节点的访问尽量地少。

    数据的处理

    在对数据进行查询和处理时,由于一个数据集的数据分散在成百上千、甚至上万的计算机上,因此大规模平行处理框架就成为一个必然的选择。另外,由于数据的体量、及数据结构由用户决定的特点,传统的类似C/S的架构,已然不能处理。需要新的处理框架。

    这里写图片描述

    但无论是哪种处理框架,都需要解决以下几个问题:

    • 尽可能避免大量数据在计算/存储节点间的移动。
    • 将数据处理程序推到数据存储节点上。
    • 处理应仅可能在不同的节点上平行进行。

    在Hadoop中,提供了两种处理框架:HadoopMapReduce和Spark。前者比较适合对整个数据集的批处理操作,后者比较适合对整个数据集、或其中一部分进行反复的变换、查询等操作。

    在后续文章中,将会就大数据处理系统的存储及处理的各个方面进行介绍。

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