在嵌入式系统开发中，串口（UART）是最基础也是最常用的通信方式之一。无论是用于调试信息的打印、与外设通信，还是与主控模块的数据交互，一个稳定可靠、结构清晰的串口通信模块都是不可或缺的。

介绍一个基于 STM32F4 系列微控制器实现的串口通信模块，该模块采用环形缓冲区结构，并结合中断机制，实现了非阻塞、缓存式的数据收发。整体设计思路清晰、逻辑模块化，适合在嵌入式项目中直接复用。

一、实验思路

连接两个STM32单片机的串口引脚，单片机A进行发送，单片机B进行接收。单片机B根据接收到单片机A的指令来点亮或熄灭板载LED灯，通过实验现象来验证是否通讯成功。

二、实验器材

两套STM32F103C8T6单片机开发板、ST-Link下载器、杜邦线。

三、实验步骤

3.1 配置单片机基本参数

使用STM32CubeIDE进行配置两个单片机的时钟信息、引脚状态、串口信息、中断等基本参数。两单片机均采用串口1进行通讯，对应串口引脚均为PA9（发送引脚）、PA10（接收引脚）；单片机B的GPIOC 13引脚设置为输出状态，以控制开发板LED的亮灭。具体配置如下图：

一.数据通信方式

1.串行与并行通信

按数据传送的方式，通讯可分为串行通讯与并行通讯。

串行通讯：是指设备之间通过一根数据信号线，地线以及控制信号线，按数据位形式一位一位地传输数据的通讯方式，同一时刻只能传输一位(bit)数据。

并行通讯：是指使用 8、16、32 及 64 根或更多的数据线(有多少信号为就需要多少信号位)进行传输的通讯方式，可以同一时刻传输多个数据位的数据。

1.概述

Shuffle就是对数据进行重组，由于分布式计算的特性和要求，在实现细节上更加繁琐和复杂。

在MR框架中，Shuffle是连接Mapper和Reducer之间的桥梁，Map阶段通过shuffle读取数据并输出到对应的Reduce, 而Reduce阶段负责从Map端拉取数据并行计算。在整个shuffle过程中，往往伴随着大量的磁盘IO和网络的数据传输。所以，shuffle性能的高低也直接决定了整个应用程序性能的高低。相比较于MR的shuffle, Spark框架也有自己的独特的shuffle实现过程。

Spark比MR快的原因

1、Spark基于内存的计算

在SparkSQL中，在Spark1.3版本时为SparkSQL提供了一种新的数据集结构DataFrame, 而从Spark1.6开始提供了一种新的弹性的、懒执行的、分布式的抽象数据集Dataset，那么它与RDD之前有着什么样的关联呢？

来看看源码中的介绍：

1.RDD、DataFrame和Dataset

1、driver的功能是什么？

1）一个Spark作业运行时包括一个Driver进程，也是作业的主进程，具有main函数，并且有SparkContext的实例，是程序的人口点；2）功能：负责向集群申请资源，向master注册信息，负责了作业的调度，，负责作业的解析、生成Stage并调度Task到Executor上。包括DAGScheduler，TaskScheduler。

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（一）Spark简介

本文主要从以下几个方面介绍SparkSQL中的DataFrame:

第一，SparkSQL的作用

第二，什么是DataFrame

第三，DataFrame与RDD的区别

第四，DataFrame的创建与使用 （Spark1.x与Spark2.x两种不同版本）

第一，SparkSQL的作用

SparkSQL是spark处理结构化数据的一个模块，它的前身是shark，与基础的spark RDD不同，SparkSQL提供了结构化数据及计算结果等信息的接口，在内部，SparkSQL使用这个额外的信息去执行额外的优化，有几种方式可以跟SparkSQL进行交互，包括SQL和DataSet API，使用相同的执行引擎进行计算的时候，无论是使用哪一种计算引擎都可以快速的计算。

作者 | 郭俊

封图 | BanburyTang

字节跳动数据仓库架构团队负责数据仓库领域架构设计，支持字节跳动几乎所有产品线（包含但不限于抖音、今日头条、西瓜视频、火山视频）数据仓库方向的需求，如 Spark SQL / Druid 的二次开发和优化。字节跳动数据仓库架构负责人郭俊从 SparkSQL 的架构简介、字节跳动在 SparkSQL 引擎上的优化实践，以及字节跳动在 Spark Shuffle 稳定性提升和性能优化三个方面全方位地分享了字节跳动在 Spark SQL 上的核心优化的探索与实践。