选择合适的存储引擎取决于你的具体需求和场景。以下是几种常见的大数据存储引擎，供你参考：
Hadoop Distributed File System (HDFS): HDFS是Apache Hadoop项目中使用最广泛的分布式文件系统，适用于海量数据的批处理操作。
Apache Cassandra: Cassandra是一个高度可扩展、分布式的NoSQL数据库，适合需要高吞吐量和低延迟的大规模数据写入和读取。
Apache HBase: HBase是基于Hadoop的分布式列存储数据库，适用于实时随机读写大规模数据。
Apache Hive: Hive提供了类似于关系型数据库的查询功能，支持在Hadoop上进行SQL查询，并将其转化为MapReduce任务执行。
Apache Spark: Spark是一个通用计算引擎，支持内存计算和大规模并行处理，适用于复杂分析、图形处理和机器学习等任务。
Elasticsearch: Elasticsearch是一个开源搜索引擎和分布式文档存储系统，特别适用于全文搜索和实时数据分析。
Apache Kafka: Kafka是一个高吞吐量、可持久化、可水平扩展的消息队列系统，适合流式数据处理和事件驱动架构。
根据具体需求，在性能、可靠性、扩展性和数据模型等方面进行评估，并结合实际场景做出选择。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
![/data # iw --debug dev wlan0 connect -w "lucky-5g" auth open key 0:1234567890
Usage: iw [options] dev connect [-w] [] [] [auth open|shared] [key 0:abcde d:1:6162636465] [mfp:req/opt/no]
Join the network with ...](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162239148267954.png)
![驱动代码
void kalRxTaskletSchedule(struct GLUE_INFO *pr)
{
static unsigned int num = 0;
tasklet_hi_schedule(&pr->rRxTask[(num++)%NR_CPUS]);
// tasklet_hi_schedule(&pr->rRxTask);
DBGLOG(HAL, ERROR,](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162226144313964.png)
