linux 0.11 CPU多任务和保护任务

最新推荐文章于 2025-03-31 01:00:00 发布
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文章标签： 任务 linux x86
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/howard000/article/details/1831278
本文介绍了 Intel 80x86 架构中四种优先级的应用，并重点讨论了 Linux0.11 操作系统如何利用其中两种优先级实现内核态与用户态之间的切换。内核代码由所有任务共享，而每个任务拥有独立的数据区。当任务执行系统调用时，进程将从用户态转入内核态，并使用特定的内核栈。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 intel 80x86有四种优先级，linux 0.11使用了0级和3级，即内核级和用户级。内核代码被所有任务共享，而每个任务都有自己的代码和数据区。当任务执行系统调用，当前进程就从用户态转到内核态。当进程处于内核态时，执行的内核会使用当前进程的内核栈，
howard000
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大数据架构中的列式存储：Parquet与ORC深度对比
大数据洞察的博客
05-22 1002
本技术分析旨在为大数据工程师和架构师提供Parquet与ORC格式的深度对比，覆盖从存储原理到查询优化的全链路技术细节，帮助读者理解如何根据具体业务场景选择最佳存储格式。文章将从存储原理、算法实现、查询优化、生态兼容四个维度展开对比，包含5个核心性能测试案例和3种典型业务场景分析。列块(Column Chunk)：列式存储中单个列的连续数据单元行组(Row Group)：Parquet中数据水平划分的逻辑单元Stripe：ORC文件的基本存储单元，包含数据、索引和元数据向量化处理。
《ClickHouse企业级应用：入门、进阶与实战》1 全面了解ClickHouse
AI天才研究院
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Parquet、ORC 的区别
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ORC与PARQUET的区别
weixin_44087159的博客
04-28 7823
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parquet格式_大数据存储parquet和orc文件格式详解
weixin_39613561的博客
12-06 586
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Parquet 与 ORC 区别
禧年
03-14 701
两者主要共性 都是apache顶级项目，都是高性能的列式存储格式 Parquet和Orc都是以二进制方式存储的，所以不可以直接读取 支持的编码格式（游程，字典，增量，bit），压缩格式（zlib，snappy，LZO等等）基本一致 两者主要差异 ...
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大数据的奇妙冒险
05-16 1396
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hive从入门到放弃(六)——常用文件存储格式.doc
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qq_41855232的博客
04-23 1802
win 环境变量;
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aof
03-21 2390
https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+ORC#:~:text=The%20Optimized%20Row%20Columnar%20(ORC,%2C%20writing%2C%20and%20processing%20data. https://orc.apache.org/docs/
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Java/Python大数据随笔
06-27 1002
谓词下推使用这些索引来确定需要为特定查询读取文件中的哪些条带，而行索引可以将搜索范围缩小到特定的10000行集合ORC支持Hive中的完整数据类型，包括复杂类型：Struct、List、Map和Union。列式存储（Columnar Storage）是一种优化的数据存储方式，与传统的行式存储（Row Storage）相比，列式存储在数据压缩、查询性能、I/O效率等方面具有明显的优势。Apache Parquet是一种开源的列式数据文件格式，旨在实现高效的数据存储和检索。
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