adc的buffer读取模式有single和streaming

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 Streaming和Structured Streaming有什么区别？

Spark Streaming和Structured Streaming都是Apache Spark用于处理实时流数据的组件，但它们之间有一些关键的区别：

1. **数据模型**: Structured Streaming（从2.0版本开始）引入了一种更统一的数据模型，它支持批处理和流处理的无缝集成，可以直接操作基于DataFrame或Dataset的数据结构，这使得数据转换和分析更加直观和一致。而Spark Streaming最初的设计是基于RDD（弹性分布式数据集），它的API与批处理有所不同。

   // Structured Streaming 示例
   val streamDF = spark.readStream.format("csv").option("sep", ",").load("...")
   val processedStream = streamDF.transform(...).writeStream ...

2. **易用性**: Structured Streaming的API设计更接近于Spark SQL，使得开发人员能够利用已有的SQL查询和DataFrame API来编写复杂的流处理逻辑，提高了开发效率。

3. **状态管理**: Structured Streaming通过Watermark机制更好地处理延迟数据和容错性，允许设置事件的时间戳容忍度，这在实时处理中非常重要。而Spark Streaming需要手动处理这些复杂性。

4. **性能优化**: Structured Streaming底层进行了优化，比如内存管理和数据倾斜处理，通常能提供更好的吞吐量和更低的延迟。

5. **可扩展性**: 新的Streaming API在资源管理和任务调度上也有所改进，支持动态调整资源以适应不断变化的流量需求。

因此，尽管两者都能处理实时流数据，但Structured Streaming提供了更为现代和强大的功能，更适合现代大数据应用的需求。

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。