在下面的例子中，介绍了时间管理的基本方法，包括：时间转换：将毫秒数转换为Tick数，或将Tick数转换为毫秒数。时间统计：每Tick的Cycle数、自系统启动以来的Tick数和延迟后的Tick数。前提条件：使用每秒的Tick数LOSCFG_BASE_CORE_TICK_PER_SECOND的默认值100。配好OS_SYS_CLOCK系统主

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调用原子操作相关接口，观察结果：任务一用LOS_AtomicInc对全局变量加100次。任务二用LOS_AtomicDec对全局变量减100次。sample_atomic.c

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快速开发HBase应用 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。

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此编程规范在业界通用的编程规范基础上进行了整理，供开发者参考使用。清晰，易于维护、易于重构。简洁，易于理解，并且易于实现。风格统一，代码整体风格保持统一。通用性，遵循业界通用的编程规范。建议将工程按照功能模块划分子目录（可参考LiteOS的功能模块划分），子目录再定义头文件和源文件目录。使用驼峰风格进行命名，此风格大小写字母混用，不同单词

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对数据实现位操作，本实例实现如下功能：某一标志位置1。获取标志位为1的最高bit位。某一标志位清0。获取标志位为1的最低bit位。编译运行得到结果：

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创建一个队列，两个任务。任务1调用写队列接口发送消息，任务2通过读队列接口接收消息。通过LOS_TaskCreate创建任务1和任务2。通过LOS_QueueCreate创建一个消息队列。在任务1 send_Entry中发送消息。在任务2 recv_Entry中接收消息。通过LOS_QueueDelete删除队列。前提条件：在menu

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本实例实现如下功能：创建一个测试CPUP的任务。获取系统最近1s内所有任务或中断的CPUP。获取系统（除idel任务外）最近10s内的总CPU占用率。获取CPUP测试任务的CPUP。前提条件：通过make menuconfig配置好CPU占用率模块。代码实现如下：编译运行得到的结果为：sample_cpup.c

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基于野火挑战者开发板（Cloud_STM32F429IGTx_FIRE）开发应用定时读取MPU6050传感器的原始数据。MPU6050是一种六轴传感器模块，能同时检测三轴加速度、三轴陀螺仪（角加速度）、温度。本实例中提供的传感器驱动和应用代码仅对使用传感框架读取传感器做基本设计和实现，仅做参考。初始化陀螺仪标签类别的两个应用g_gyroI

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MRS 对外提供了基于Kafka组件的应用开发样例工程，本实践用于指导您创建MRS集群后，获取并导入样例工程并在本地进行编译调测，用于实现流式数据的处理。 本章节对应示例场景的开发思路： 使用Kafka客户端创建两个Topic，用于输入Topic和输出Topic。 开发一个Kafka Strea

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开发者快速开发技能 本章针对购买HiLens Kit的开发者，介绍如何使用技能模板快速开发技能，并安装到设备。安装完成后，将能在华为HiLens管理后台上查看技能的运行效果。 本文将以技能模板中“安全帽检测模板”为例，介绍从技能开发到查看技能效果的全流程。技能安装完成后，摄像头能检测工人是否佩戴安全帽。

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Go语言链代码开发 链代码结构 链代码相关的API 链代码示例（1.4风格） 链代码示例（2.0风格） 链代码调测 父主题： 链代码开发

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快速开发HDFS应用 HDFS（Hadoop Distribute FileSystem）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，非常适合大规模数据集应用。 HDFS适用于如下场景： 处理海量数据（TB或PB级别以上） 需要很高的吞吐量

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快速开发Flink应用 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pi

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快速开发Spark应用 Spark是分布式批处理框架，提供分析挖掘与迭代式内存计算能力，支持多种语言的应用开发。 通常适用以下场景： 数据处理（Data Processing）：可以用来快速处理数据，兼具容错性和可扩展性。 迭代计算（Iterative Computation）：

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Java语言链代码开发 链代码结构 链代码相关的API 链代码示例 链代码调测 父主题： 链代码开发

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不同编程语言如何使用Cluster集群客户端 当前D CS Cluster集群对比Proxy集群的优势和特性： 表1 Cluster集群与Proxy集群差异 对比项 Cluster集群 Proxy集群 原生兼容性 高 中 客户端兼容性 中（需要客户端开启集群模式） 高 性价比 高 中

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快速开发Hive JDBC应用 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的 数据仓库 框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下：

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快速开发Hive HCatalog应用 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下：

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语言类开发开源组件镜像 以Maven镜像为例，介绍语言类开发开源组件镜像加速下载操作步骤。 进入开源镜像站首页。 选择“语言类”，筛选镜像；或者直接搜索目标镜像。 单击卡片右下角的“查看镜像源”，可查看该镜像代理或同步的镜像源。 Maven2 https://repo1.maven

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快速开发MRS组件应用 快速开发HBase应用 快速开发HDFS应用 快速开发Hive JDBC应用 快速开发Hive HCatalog应用 快速开发Kafka应用 快速开发Flink应用 快速开发ClickHouse应用 快速开发Spark应用

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快速开发ClickHouse应用 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点： 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎 支持嵌套数据结构

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