adc的buffer读取模式有single和streaming
时间: 2024-03-29 07:40:33 浏览: 18
是的,ADC(模数转换器)的 buffer 读取模式有 single 和 streaming 两种模式。
Single 模式下,ADC 只进行一次转换,并将结果存储在 buffer 中。这种模式适用于需要定期进行单次转换的应用程序。
Streaming 模式下,ADC 连续进行转换,并将每次转换结果存储在 buffer 中。这种模式适用于需要连续转换的应用程序,例如音频采样或实时控制应用程序。
需要注意的是,不同的 MCU 厂商可能会有不同的术语和实现方式,但是这两种模式的概念是类似的。
相关问题
Spark Structured Streaming和 Spark Streaming有什么关系
Spark Structured Streaming和Spark Streaming都是Spark生态系统中提供的流式处理框架。但是它们之间有一些区别。
Spark Streaming是Spark的第一代流式处理框架,支持使用DStream进行数据处理。DStream代表了连续的数据流,可以从多种数据源(如Kafka、Flume、HDFS等)中获取数据。Spark Streaming将连续的数据流划分为一系列小批次(batch),然后使用RDD(Resilient Distributed Datasets)API进行批处理。这样可以在延迟较低的情况下处理数据流,并支持高吞吐量和低延迟的数据处理。
Spark Structured Streaming是Spark的第二代流处理框架,它提供了结构化的流式处理能力,数据流被看做为一个连续的表格数据流。它可以使用Spark SQL的API进行数据处理,并支持基于时间和数据大小触发的批处理。Spark Structured Streaming支持使用不同的数据源,包括Kafka、Flume、HDFS、TCP/IP等。
因此,可以说Spark Structured Streaming是Spark Streaming的改进版,它提供了更加灵活和易用的流处理能力。
spark streaming 读取hive
spark streaming可以通过HiveContext来读取Hive表的数据。在使用Spark Streaming读取Hive表之前,你需要在代码中创建一个HiveContext对象,并使用该对象来执行SQL查询操作。你可以使用HiveContext的`sql`方法来执行对Hive表的查询操作。在查询语句中,你可以使用标准的HiveQL语法来编写你的查询条件和过滤条件。在执行查询之后,你可以通过调用`DataFrame`的`show`或`collect`方法来查看查询结果或将结果收集到一个数组中。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Scala代码积累之spark streaming kafka 数据存入到hive源码实例](https://download.csdn.net/download/qq_26803795/10264870)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Sparkstreaming读取Kafka消息经过spark处理写入hive表](https://blog.csdn.net/wutian713/article/details/99539853)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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