Blink是谷歌公司的浏览器Chromium使用的渲染引擎。 Blink处于一个包容性的开源社区里，它欢迎任何人分享其使命。 Blink是在一种抽象的平台上实现的， 因此本身不能运行。...Chromium Content module提供这个抽象平台运行所需的Blink的实现。 Content模块的开发有专门的文档描述。有关调试Blink一些提示和建议，请参阅入门Blink调试页面。...需要注意的是Blink的代码必须符合Blink编码风格指南所规定的编码风格。 那么问题来了：我怎么把Blink移植到我的平台？ ?...DOM到JS堆 增加多核使用（例如，HTML解析器，样式引擎，JavaScript的解析器） 取出DOM的模糊部分，使向后兼容改变DOM晦涩的部分受益性能或消除复杂性。...用现代的，更快的tcmalloc在所有的Mac Chromium 实验增量或并行布局 现在，有且只有一个JavaScript引擎移除ScriptValue / ScriptState抽象修复内存泄漏 删除自定义
2、使用idf中的例程改造 对idf里面的demo进行改造，在examples\get-started\blink里面更改GPIO口： #define BLINK_GPIO 1 3、GPIO操作相关API...freertos/FreeRTOS.h" #include "freertos/task.h" #include "driver/gpio.h" #include "sdkconfig.h" #define BLINK_GPIO...1 void app_main(void) { gpio_pad_select_gpio(BLINK_GPIO); /* Set the GPIO as a push/pull output...*/ gpio_set_direction(BLINK_GPIO, GPIO_MODE_OUTPUT); while(1) { gpio_set_level(BLINK_GPIO..., 0); vTaskDelay(1000 / portTICK_PERIOD_MS); gpio_set_level(BLINK_GPIO, 1); vTaskDelay
这样一来，流计算和批计算的在这两层大部分的设计工作就能做到尽可能地复用。...首先，Blink 引入了二进制的数据结构 BinaryRow，极大的减少了数据存储上的开销以及数据在序列化和反序列化上计算的开销。...此外，针对流计算场景，Blink 加入了 miniBatch 的执行模式，在 aggregate、join 等需要和 state 频繁交互且往往又能先做部分 reduce 的场景中，使用 miniBatch...除了上面提到的这些重要的重构和功能点，Blink 还实现了完整的 SQL DDL，带 emit 策略的流计算 DML，若干重要的 SQL 功能，以及大量的性能优化策略。...在批计算方面，首先 Blink batch SQL 能够完整地跑通 TPC-H 和 TPC-DS，且性能上有了极大的提升。
间隔500ms闪烁一次；es32f369x的gpio的特别之处，可以配置CMOS或者TTL电平、是否输入滤波功能、配置驱动能力。
官方的demo用的阻塞方式点灯，即就是死等，在等待期间mcu干不了其他事情（中断除外），这种方式不太友好，本文使用非阻塞方式点灯。
Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。...Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集
刚才群里有人问，如何裁剪chromium，把blink提取出来， 自己裁剪我感觉不太可行，因为现在的blink如果想不依赖chromium的base库，就需要自己写里面的硬件合成层 这块逻辑已经是完全我自己写的了...写了我很久 里面需要对blink的graphiclayer层的各种坐标变换、滚动、裁剪都熟悉 我是因为工作关系，有时间深入了解这块 否则光看硬件合成层那堆代码，没个几个月时间估计是看不懂的...我前期已经准备了半年时间学习这块 https://chromium.googlesource.com/chromium/src.git/+/master/cc/ 有兴趣大家可以看看这里面的代码 要剥离blink...，最大的麻烦就是实现硬件加速层 blink已经没有软件绘制了，或者说软绘也是建立在硬绘的基础上 走硬件合成 这是和wekbit最大的不一样 blink为了性能，全用opengl来合成图层，而这块代码...所以要剥离blink，就得自己实现一遍cc层。我花了半年时间先搞明白了cc，再花了几个星期重写了个简单的cc层。
大家好，我是一哥，今天聊一聊OLAP技术，一哥认为好的OLAP引擎应该具备以下三个条件：易开发、易维护、易移植。...今天给大家分享一下常见的几种OLAP计算引擎，他们的特性、适用场景，优缺点等，希望对大家在选型应用上有帮助。 Kylin ?...简介 1、Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询，数据量支持GB到PB字节。...2、是一个分布式，大规模并行处理（MPP）数据库引擎，包括运行在CDH集群主机上的不同后台进程。 3、Impala主要由Impalad， State Store和CLI组成。 ?...Kylin在如何快速求得预计算结果，以及优化查询解析使得更多的查询能用上预计算结果方面在优化，后续Kylin的版本会优化预计算速度，使得Kylin可以变成一个近似实时的分析引擎。
91541736 2.4 Graphx Spark-Graphx系列-基础用法:https://limeng.blog.csdn.net/article/details/106615185 Spark 图计算实战
-《Blink：眨眼之间》 昨天更新了CSDN博客的APP，发现这次版本更新了一个大功能——Blink。挺有意思的一个功能，如果要类比的话，算是技术类的微博或朋友圈。...这次Blink功能算是比较有创造性的，以技术领域积累的庞大用户作为基础来搞起社交，也算是一个突破口。...曾经不止一次写文章吐槽CSDN的互动性太差，这次的Blink功能会大大增加了技术论坛的社交属性，互动频率和用户停留时间。这很可能是技术博客、论坛的一个新的突破口。...目前Blink的功能很简单，能够发布链接、图片、表情，同时能够将博客的文字分享至Blink。对于用户，可以关注、点赞、评论、转发，仅此而已。...Blink用到了这样一句slogan：人们在一眨眼间做出的决策，其内涵远比表相来得复杂。但我觉得“表相”这个词用错了，应该是“表象”，你觉得呢？
第一部分 Spark Core 第1节 Spark概述 1.1 什么是Spark Spark 是一个快速、通用的计算引擎。Spark的特点： 速度快。...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。...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...，也可以支持SQL即席查询、实时流式计算、机器学习 和图计算等 Spark 在资源管理器YARN之上，提供一站式的大数据解决方案 Spark 为什么比 MapReduce 快： 1 Spark
前言 今天朋友圈有篇【阿里技术】发的文章，说Blink的性能如何强悍，功能现在也已经比较完善。...譬如： Blink 在 TPC-DS 上和 Spark 相比有着非常明显的性能优势，而且这种性能优势随着数据量的增加而变得越来越大。...在实际的场景这种优势已经超过 Spark 三倍，在流计算性能上我们也取得了类似的提升。我们线上的很多典型作业，性能是原来的 3 到 5 倍。...在有数据倾斜的场景，以及若干比较有挑战的 TPC-H query，流计算性能甚至得到了数十倍的提升。 什么时候可以享受这波红利 还要等待一段时间。...一点忧思 阿里收购Flink母公司，然后马上发通告，说blink要合并进flink了，之前还是商量口吻。显然，这对于社区来说，是一个非常不友好的感觉。
目前常用的流式实时计算引擎分为两类：面向行和面向微批处理，其中面向行的流式实时计算引擎的代表是Apache Storm，典型特点是延迟低，但吞吐率也低。...而面向微批处理的流式实时计算引擎代表是Spark Streaming，其典型特点是延迟高，但吞吐率也高。...比如：Storm和Spark Streaming 4、结果存储：将计算结果存储到外部系统，比如：大量可实时查询的系统，可存储Hbase中，小量但需要可高并发查询系统，可存储Redis。...MapReduce的job，由一系列Spout和Blot构成的DAG 4、Spout：Stream的数据源 5、Bolt：消息处理逻辑 基本架构： 1、Nimbus:集群的管理和调度组件 2、Supervisor：计算组件...Spark Streaming： 基本概念：核心思想是把流式处理转化为“微批处理”，即以时间为单位切分数据流，每个切片内的数据对应一个RDD，进而采用Spark引擎进行快速计算。
57是给blink的每个引入v8的变量，搞了个基类：ActiveScriptWrappableBase 再到V8PerIsolateData管理了所有的ActiveScriptWrappableBase...1 然后在UnifiedHeapController::EnterFinalPause（这是个gc的某一阶段），blink遍历所有ActiveScriptWrappableBase实例，根据dispatchHasPendingActivity...blink::V8GCController::gcPrologue(v8::Isolate * isolate, v8::GCType type, v8::GCCallbackFlags flags,...blink::UnifiedHeapController::EnterFinalPause(v8::EmbedderHeapTracer::EmbedderStackState stack_state)...blink::UnifiedHeapController::RegisterV8References(const std::vector,std::allocator
RendererBlinkPlatformImpl继承了BlinkPlatformImpl， 在RendererBlinkPlatformImpl::currentThread里 如果是渲染主线程，会返回main_thread_，这玩意是blink...返回的是WebThreadImplForRendererScheduler， 如果是js worker这种，BlinkPlatformImpl::currentThread::scheduler返回的是 blink
数据流： Hive: 采用推的方式，每一个计算节点计算完成后将数据主动推给后续节点。...Impala相对于Hive所使用的优化技术 1、没有使用MapReduce进行并行计算，虽然MapReduce是非常好的并行计算框架，但它更多的面向批处理模式，而不是面向交互式的SQL执行。...4、更好的IO调度，Impala知道数据块所在的磁盘位置能够更好的利用多磁盘的优势，同时Impala支持直接数据块读取和本地代码计算checksum。...传送门： 大数据生态圈常用组件（一）：数据库、查询引擎、ETL工具、调度工具等
那么为了满足这些实时场景的需求，衍生出不少计算引擎框架，现有市面上的大数据计算引擎的对比如下： ?...可以发现无论从 Flink 的架构设计上，还是从其功能完整性和易用性来讲都是领先的，再加上 Flink 是阿里巴巴主推的计算引擎框架，所以从去年开始就越来越火了！...，今年年初也将源码贡献到 Flink 上面，后面在 Flink 1.9 版本会将 Blink 的功能进行合并到 Flink 上去。...专栏内容 预备篇 介绍实时计算常见的使用场景，讲解 Flink 的特性，并且对比了 Spark Streaming、Structured Streaming 和 Storm 等大数据处理引擎，然后准备环境并通过两个...▲Flink 监控 专栏作者-zhisheng 在某大型公司担任监控平台研发工程师，负责实时计算引擎开发和流式告警，现专注于实时计算开发工作。
blink::ComposedTreeTraversal::assertPrecondition(const blink::Node & node) 行 123 C++ node.dll!...blink::ComposedTreeTraversal::parent(const blink::Node & node, blink::LayoutTreeBuilderTraversal::ParentDetails...blink::LayoutTreeBuilderTraversal::parent(const blink::Node & node, blink::LayoutTreeBuilderTraversal...blink::StyleResolverState::StyleResolverState(blink::Document & document, blink::Element * element, const...blink::StyleResolver::computeFont(blink::ComputedStyle * style, const blink::StylePropertySet & propertySet
blink::HTMLDocumentParser::processParsedChunkFromBackgroundParser(WTF::PassOwnPtr<blink::HTMLDocumentParser...blink::HTMLDocumentParser::notifyScriptLoaded(blink::Resource * cachedResource) 行 1036 C++ node.dll...blink::HTMLScriptRunner::notifyFinished(blink::Resource * cachedResource) 行 200 C++ node.dll!...blink::Resource::finish() 行 312 C++ node.dll!...blink::ResourceLoader::didFinishLoading(blink::WebURLLoader * __formal, double finishTime, __int64 encodedDataLength
我们都知道一个大数据处理系统分为： 分布式文件系统：HDFS，S3 基于一定的文件格式将文件存储在分布式文件系统：Parquet，ORC， ARVO 用来组织文件的元数据系统：Metastore 处理文件的计算引擎...，包括流处理和批处理：SPARK，FLINK 简单的说，数据湖技术是计算引擎和底层存储格式之间的一种数据组织格式，用来定义数据、元数据的组织方式。...Delta Lake 其实只是一个 Lib 库，不是一个 service，不需要单独部署，而是直接依附于计算引擎的，但目前只支持 spark 引擎，使用过程中和 parquet 唯一的区别是把 format...四、Apache Iceberg Iceberg 作为新兴的数据湖框架之一，开创性的抽象出“表格式”table format）这一中间层，既独立于上层的计算引擎（如Spark和Flink）和查询引擎（如...Delta的房子底座相对结实，功能楼层也建得相对比较高，但这个房子其实可以说是databricks的，本质上是为了更好地壮大Spark生态，在delta上其他的计算引擎难以替换Spark的位置，尤其是写入路径层面
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