实验7 Spark初级编程实践 一、实验目的 1. 掌握使用Spark访问本地文件和HDFS文件的方法 2. 掌握Spark应用程序的编写、编译和运行方法 二、实验平台 1. 操作系统：Ubuntu18.04（或Ubuntu16.04）； 2. Spark版本：2.4.0； 3. Hadoop版本：3.1.3。 三、实验步骤（每个步骤下均需有运行截图） 实验前期准备： Spark是Apache软件基金会下的一个大数据处理框架，以其高效、易用和灵活性著称。在"大数据技术原理及应用课实验7：Spark初级编程实践"中，我们主要关注Spark的两个核心知识点：数据读取和Spark应用程序的开发流程。 Spark提供了一种简单的方式去访问不同的数据源，包括本地文件系统和Hadoop Distributed File System (HDFS)。在Spark Shell中，可以通过`textFile()`函数读取文件，例如读取本地文件"/home/hadoop/test.txt"，只需一行命令`sc.textFile("/home/hadoop/test.txt")`。若要读取HDFS上的文件，需要指定HDFS的URL，如`sc.textFile("hdfs://namenode:port/user/hadoop/test.txt")`。在这里，`sc`是SparkContext的实例，是Spark与集群交互的入口。 Spark应用程序的编写通常使用Scala、Java、Python或R语言。在实验中，推荐使用Scala编写独立的应用程序，这需要对Spark的API有一定的了解。比如，统计文件行数可以使用`count()`方法，而创建Spark应用并打包成JAR文件则涉及到构建工具如sbt或Maven的使用。一旦应用编写完成，可以通过`spark-submit`命令提交到Spark集群执行。 接下来，实验中还涉及到了两个具体的编程任务： 1. 数据去重：这个任务要求合并两个文件A和B，并去除其中重复的内容。在Spark中，可以使用`reduceByKey`或`distinct`操作来实现。将两个文件的内容合并为一个DataFrame或RDD，然后通过`reduceByKey(_ + _)`对键值对进行合并，最后用`distinct()`去除重复项。 2. 求平均值：这个任务需要计算多个文件中所有学生的平均成绩。将所有包含成绩的文件加载到Spark，然后将数据转换为键值对形式，键是学生名字，值是成绩。接着，可以使用`groupByKey`和`mapValues`操作，`groupByKey`将相同名字的学生聚合在一起，`mapValues`用于计算这些学生的平均分，最后将结果写入新文件。 Spark在处理大数据时，其核心是弹性分布式数据集(RDD)，RDD提供了容错性和并行计算的能力。此外，Spark还提供了DataFrame和Dataset API，它们提供了更高级别的抽象，便于数据处理和SQL查询。 在实验总结中提到，Spark的应用程序优化涉及数据分区、缓存和序列化等策略。数据分区可以提高并行度，缓存可以减少数据读取的开销，而选择合适的序列化方式能优化内存使用和传输效率。 优化和改进方面，可以考虑使用更高效的Join策略，如Broadcast Join来处理大型数据集，或者使用DataFrames和Datasets API来利用其编译时检查和优化。另外，还可以研究Spark的动态资源调度，以适应数据量的变化和集群资源的波动。 Spark作为大数据处理的重要工具，其编程实践涵盖了数据读取、分布式计算、数据操作和应用程序优化等多个方面，对理解和掌握大数据处理流程具有重要的实际意义。通过这样的实验，可以提升对Spark的理解和应用能力。

导读：本文介绍了Linux环境下串口通信的设计方法和步骤，并介绍了ARM9微处理器s3c2440在Linux下和C8051Fxxx系列单片机进行串行通信的设计方法，给出了硬件连接和通信程序流程图。该方法可靠、实用，适用于大多数LinuxARM和单片机串口通信的场合。 　　0 引言 　　数据采集系统中由于单片机侧重于控制，数据处理能力较弱，对采集的数据进行运算处理比较繁琐，如果通过串口与上位机通信，利用上位机强大的数据处理能力和友好的控制界面对数据进行处理和显示则可以提高设计效率。串口通信以其简单的硬件连接，成熟的通信协议，成为上下位机之间通信的首选。移植了Linux 操作系统的s3c244

基于线控转向技术的CarSim与Simulink联合仿真模型研究：涵盖增益传动比模块与电机控制策略等元素的详细解析与应用指南,线控转向CarSim与Simulink联合仿真模型。 模型包括定横摆角速度增益变传动比模块、永磁同步电机FOC控制策略模型以及CarSim输入、输出Cpar文件等。 该模型仅供参考使用 ,线控转向; CarSim; Simulink联合仿真模型; 定横摆角速度增益; 传动比模块; 永磁同步电机FOC控制策略模型; CarSim输入输出; Cpar文件。,线控转向CarSim与Simulink联合仿真模型：增益传动与电机控制整合

内容概要：本文详细介绍了基于TSMC 18nm工艺的两级运算放大器设计流程，涵盖从设计目标确定、原理图设计与仿真、版图设计到最终性能优化的全过程。文中明确了设计目标，包括低频增益87dB、相位裕度80度、单位增益带宽积30MHz以及压摆率116V/us。通过Cadence电路设计工具进行原理图设计并进行仿真验证，确保电路性能符合预期。随后进行版图设计，确保版图通过DRC和LVS验证，并不断优化电路性能直至达到设计目标。最后总结了设计经验和对未来发展的展望。 适合人群：从事模拟集成电路设计的专业人士，尤其是熟悉Cadence工具和TSMC工艺的工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解两级运算放大器设计流程及其优化方法的技术人员，旨在提升电路设计技能和解决实际工程问题。 其他说明：本文不仅提供了具体的设计步骤和技术细节，还分享了许多宝贵的实践经验，有助于读者在未来的设计工作中借鉴和应用。

摘 要  介绍一款开源的、符合SPARCV8规范的、采用RISC结构的32位处理器IP按——Leon2，它可以从互联网上免费下载使用。Leon2是以VHDL形式存在的软核、完全可综合、内部硬件资源可裁剪、主要面向嵌入式应用系统、可以用FPGA／CPLD和ASIC等技术实现。文中介绍Leon2的结构、技术特点、软硬件的开发过程和一些应用实例。关键词 Leon2 SPARC V8 AMBA VHDL 交叉编译器引 言    Leon2是GaislerResearch公司于2003年研制完成的一款32位、符合IEEE-1754(SPARCVS)结构的处理器IP核。它的前身是欧空局研制的Leon以及E

本文在定制的FPGA+DSP的硬件平台上，利用DSP芯片的QDMA功能，消除了连续数据读取间隔的无效时间，并实现了卫星信号处理与相关值数据传输的并行化，显著降低了数据传输对DSP处理时间的占用，使得在同样硬件平台上跟踪通道数由44个提高到96个，满足了项目设计的要求。 《GNSS接收机中数据传输优化方法设计与应用》 全球导航卫星系统（GNSS）接收机技术在近年来取得了显著进步，特别是在北斗、伽利略和Glonass系统的发展推动下，多模多频接收机成为了主流。这不仅增加了接收机的通道数量，也对数据传输效率提出了更高的要求。本文在定制的FPGA+DSP硬件平台上，通过利用DSP芯片的快速直接存储器访问（QDMA）功能，成功地解决了这一问题。 传统的GNSS接收机在处理大量数据时，由于数据传输间隔的无效时间，会占用大量的DSP处理时间。QDMA技术的应用巧妙地消除了这一间隔，实现了卫星信号处理和数据传输的并行化。这种优化使得在相同的硬件环境下，接收机的跟踪通道数从44个大幅提升到96个，大大提升了接收机的工作效率，满足了多模多频接收机的设计需求。 接收机的硬件架构包括全频段天线、射频通道、A/D转换器、FPGA和DSP。其中，FPGA负责导航信号的捕获和相关运算，而DSP则执行环路更新和定位解算任务。每个通道内部包含了五路复相关器，以适应不同信号类型的需求。针对无导频支路的信号，部分组件如数据解调器和IQ切换单元可以被省略，以减少不必要的资源消耗。 在数据传输分析中，发现传统异步模式的数据传输存在效率瓶颈，主要体现在数据访问的无效时间上。通过改进通信模式，利用EIMF总线的同步模式，显著提高了数据传输速率，从而减少了DSP处理时间的占用。通过计算，可以得出优化后的数据传输速率足以支持更多的跟踪通道，提升了接收机的整体性能。 该文提出的优化方法有效地提升了GNSS接收机的数据传输效率，适应了多模多频接收机的高性能需求。这一技术创新对于未来GNSS接收机的设计和开发提供了重要的参考，有助于推动整个导航卫星系统领域的技术进步。

内容概要：本文详细介绍了如何利用Xilinx Artix-7系列FPGA中的Carry4进位链实现71.4ps分辨率的时间数字转换器(TDC)，并应用于飞行时间(TOF)测距。文章首先解释了为何选用Carry4进位链进行高精度时间测量，随后展示了具体的Verilog代码实现，包括进位链的搭建、采样寄存器的设计以及跳变点检测。接着讨论了布局布线对延迟的影响及其解决方案，如锁定Carry4的位置以减少延迟波动。此外，还探讨了TOF测距的具体应用场景，包括距离计算公式的推导和实际测试结果。最后提到了一些调试过程中遇到的问题及解决办法。 适合人群：从事FPGA开发、嵌入式系统设计、时间测量技术研究的专业人士和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要高精度时间测量的应用场合，如激光雷达(LiDAR)、超声波测距、工业自动化等领域。目标是提供一种低成本、低功耗且高精度的时间测量方案。 其他说明：文中提供的代码片段可以直接用于实际项目开发，但需要注意不同型号FPGA之间的差异以及环境温度等因素对测量精度的影响。

SEACAS [] [ ] 注意：旧的基于imake的版本已被删除。 获取资源 git clone https://github.com/gsjaardema/seacas.git 这将创建一个目录，在以下说明中将其称为seacas 。 您可以将此目录重命名为所需的任何其他名称。 通过执行以下操作来设置指向此位置的环境变量： cd seacas && export ACCESS=`pwd` 制作说明 自动下载和构建依赖关系（第三方库） 构建SEACAS需要（或可选）一些外部开发的第三方库（TPL）：HDF5，NetCDF，CGNS，MatIO，Kokkos和（如果设置了MPI）PnetCDF库。 您可以使用install-tpl.sh脚本来构建库，也可以按照详细说明手动安装它们。 要使用该脚本，只需键入./install-tpl.sh 可以通过一些环境变量来修改默认行为： 多变

内容概要：本文详细介绍了 FreeRTOS 实时操作系统，涵盖了其基础概念、与裸机开发的区别、入门篇、深入篇、项目实战以及总结与展望。FreeRTOS 是一款免费开源的轻量级实时操作系统内核，专为资源受限的嵌入式系统设计，支持35种处理器架构。其优势包括开源免费、轻量级、可移植性强、功能丰富、社区支持和高可靠性。文章对比了 FreeRTOS 与裸机开发在任务管理、中断处理和资源管理方面的差异。入门篇详细讲解了内存管理、任务创建、任务状态、任务优先级、空闲任务和钩子函数、同步与互斥、队列、信号量、互斥锁和事件组。深入篇探讨了任务调度机制、中断管理、内存管理源码分析和任务通知。项目实战部分以智能家居环境监测系统为例，展示了 FreeRTOS 在实际项目中的应用。最后总结了学习要点和未来发展趋势。 适合人群：具备一定嵌入式开发基础的研发人员，特别是从事物联网、智能家居、工业自动化等领域工作的工程师。 使用场景及目标：①理解 FreeRTOS 的核心概念和工作机制；②掌握 FreeRTOS 的任务管理、内存管理、中断处理和任务间通信机制；③应用于实际项

万能文本替换巨匠是一款适用于多种文件、功能强大、方便实用、批量处理的文本查找、替换软件。 软件特色： 1、功能十分强大。支持对各类文件中的文本、字符串的批量查找和替换。不仅包括各种纯文本文件、源程序文件、网页文件、rtf文件，而且包括多种office文件、数据库文件和可执行文件，还包括各种ANSI、UNICODE、UNICODE BIG ENDIAN、UTF-8格式文件。对各种文件格式自动识别。支