有网友说前面那篇文章the_category()函数使用方法解析输出的是带有链接的分类名称，如果想单单显示分类名称呢？可以实现吗？可以的，随ytkah一起来看看。...在想要调用分类名称的地方加入如下代码就可以了 <?
如本公众号之前曾发布的唤醒芯片的介绍"小爱同学"之类语音唤醒芯片相关技术介绍，都是不带CPU的超低功耗芯片。那么，在常常以功耗过大被诟病的数据中心应用日益频繁的DPU芯片，是否也可以不带CPU呢？...然而，如今这种依赖受到制造限制（CMOS缩放）、性能预期（时钟频率停滞、图灵税）和安全问题（微架构攻击）的挑战。...这个主要架构为我们提供了很好的服务。...第一原则推理提出了解决方案：没有CPU的系统，即零CPU或无CPU架构。...与此同时，随着开源EDA流程和项目的出现[7,8]，探索工作负载专用的硬件设计(带或不带CPU)变得更容易实现和负担得起。
// json 生成器 def jsonBuilder = new JsonBuilder() 然后 ， 如果生成一个带根节点名称的 json 字符串 ，需要使用 jsonBuilder.根节点名称 =...{闭包} 格式的代码 , 生成 json 字符串 ; // 生成 {"student":{"name":"Tom","age":18}} // 其中 .student 表示的是根节点的名称 ， 这不是一个方法名...jsonBuilder.student{ name "Tom" age 18 } 上述代码生成的 json 字符串为 {"student":{"name":"Tom","age":18..."Tom" age 18 } 代码即可 , 去掉 .根节点名称 , 直接使用 jsonBuilder{ 闭包 } 生成 json 字符串 ; 二、代码示例 ---- json 生成器代码示例...生成器 def jsonBuilder = new JsonBuilder() // 生成 {"student":{"name":"Tom","age":18}} // 其中 .student 表示的是根节点的名称
cmd下，我想要获取一个文件夹及其子文件夹的名称，使用的命令是： dir /S/B /A:d > catalog.txt 但是这会出现绝对路径，如图片。...或者如以下文字： D:\exam\512_run\A&B512 D:\exam\512_run\data D:\exam\512_run\data_analysis 我想要的是类似于 ....\data\A;之类的显示。...默认保留文件后缀名,如果不保留文件后缀名请删除 "%%~xj" 追问 请问这一段是实现什么的？...其实我只想提取目录结构（在别的文件夹里生成源文件夹的所有目录，不复制文件）；现在发现用命令： xcopy D:\exam\512_run /T /E 就好了。。。。 还是谢谢了。
Server提供的RESTful API中，URL中只使用名词来指定资源，原则上不使用动词。“资源”是REST架构或者说整个网络处理的核心。...最后是要解放思想，Web端不再用之前典型的PHP或JSP架构，而是改为前段渲染和附带处理简单的商务逻辑（比如AngularJS或者BackBone的一些样例）。...REST名称 REST -- REpresentational State Transfer 全称 Resource Representational State Transfer:资源在网络中以某种表现形式进行状态转移...PhD的毕业学校是 UC Irvine，Irvine在加州，有着充裕的阳光和美丽的海滩，是著名的富人区。...在RESTful架构下： Server的API如何设计才满足RESTful要求 URL中只使用名词来指定资源，原则上不使用动词 best practices： 1.
与其他系统的比较 Avro 提供类似于 Thrift、Protocol Buffers 等系统的功能。Avro 在以下基本方面与这些系统不同。 动态类型：Avro 不需要生成代码。...没有手动分配的字段 ID：当架构更改时，处理数据时始终存在旧架构和新架构，因此可以使用字段名称象征性地解决差异。...字段是通过对象数组定义的，每个对象都定义了一个名称和类型（其他属性是可选的，有关详细信息，请参阅记录规范）。 字段的类型属性是另一个模式对象，它可以是基本类型或复杂类型。...例如，我们的 User 模式的 name 字段是原始类型字符串，而 favorite_number 和 favorite_color 字段都是联合，由 JSON 数组表示。...unions 是一种复杂类型，可以是数组中列出的任何类型； 例如， favorite_number 可以是 int 或 null，本质上使它成为一个可选字段。
为用户提供该模式的说明（可选） aliases：字符串的json数组，为该记录提供备用名称 fields：一个json数组，罗列所有字段（必选），每个字段又都是一个json对象，并包含如下属性： name..."enum"，并支持以下属性 name：提供记录名称的json字符串（必选） namespace：限定名称的json字符串 aliases：字符串的json数组，为该记录提供备用名称 doc：一个json...6）Fixed Fixed使用类型名称"fixed"并支持以下属性： name：提供记录名称的json字符串（必选） namespace：限定名称的json字符串 aliases：字符串的json数组，...对于arrays：与map类似，同样被编码为一系列的块，每个块包含一个长整数的计数，计数后跟具体的数组项内容，最后以0计数的块表示结束。数组项中的每个元素按照各自的schema类型进行编码。...首先定义schema的内容，具体为4个字段的表，名称（字符串）、年龄（整型）、技能（数组）、其他（map类型），详细如下所示： { "type":"record", "name":"person
core架构 3.2 核心的组件 3.2.1 Source - 收集 3.2.2 Channel - 聚集 3.2.3 Sink - 输出 multi-agent flow Consolidation...它具有基于流式数据流的简单灵活的架构。 它具有可靠的可靠性机制和许多故障转移和恢复机制，具有强大的容错性。 它使用简单的可扩展数据模型，允许在线分析应用程序。...扩展性 Flume采用了三层架构，分别为agent，collector和storage，每一层均可以水平扩展。...3.1 core架构 3.2 核心的组件 顺便来看看官方文档 3.2.1 Source - 收集 指定数据源（Avro, Thrift, Spooling, Kafka, Exec） 3.2.2...r1：Source名称 k1：Sink名称 c1：Channel名称 看看其中的 Sources ： netcat 类似于netcat的源，它侦听给定端口并将每行文本转换为事件。
---- Flume架构及核心组件 Flume的架构图： ?...a1.sources = r1 # source的名称 a1.sinks = k1 # sink的名称 a1.channels = c1 # channel的名称 # 描述和配置...首先机器A的配置文件如下： [root@hadoop01 ~]# vim $FLUME_HOME/conf/exec-memory-avro.conf # 定义各个组件的名称 exec-memory-avro.sources...= memory-channel 机器B的配置文件如下： [root@hadoop01 ~]# vim $FLUME_HOME/conf/avro-memory-logger.conf # 定义各个组件的名称...创建一个新的配置文件，内容如下： [root@hadoop01 ~]# vim $FLUME_HOME/conf/avro-memory-kafka.conf # 定义各个组件的名称 avro-memory-kafka.sources
schema(架构模式)信息，仅仅在client与server通讯初始化，首次传输即可，以后无需再传递这部分信息，提升了网络传输效率。...Specific二进制序列后的byte数组长度：" + byte1.length); //反序列化 DatumReader reader1...Generic二进制序列后的byte数组长度：" + byte2.length); //反序列化 DatumReader reader2...Specific二进制序列后的byte数组长度：2 Avro Generic二进制序列后的byte数组长度：2 与前一篇thrift中的序列化结果相比，存储占用的空间比thrift的TCompactProtocol...，所以在RPC的性能方面，avro仍有很多可以优化的空间，默认情况下，从我自己测试的情况下，avro是不敌thrift的。
Columns to Return （返回的列） 查询返回的列，多个列使用逗号分隔。如果列中有特殊名称需要加引号，则所有列都需要加引号处理。...Columns to Return （返回的列） 查询返回的列，多个列使用逗号分隔。如果列中有特殊名称需要加引号，则所有列都需要加引号处理。...输出的JSON编码为UTF-8编码，如果传入的FlowFile包含多个Avro记录，则转换后的FlowFile是一个含有所有Avro记录的JSON数组或一个JSON对象序列(每个Json对象单独成行)。...数组元素，将Json数组中的多个Json对象切分出来，形成多个FlowFile。...，它指定用以分割的数组元素。
而采用Avro数据序列化系统可以比较好的解决此问题，因为用Avro序列化后的文件由schema和真实内容组成，schema只是数据的元数据，相当于JSON数据的key信息，schema单独存放在一个JSON...1.Records Records使用类型名称“record”，并且支持三个必选属性。 type: 必有属性。 name: 必有属性，是一个JSON string，提供了记录的名字。...doc: 可选属性，是一个JSON string，为使用这个Schema的用户提供文档。 aliases: 可选属性，是JSON的一个string数组，为这条记录提供别名。...fields: 必选属性，是一个JSON数组，数组中列举了所有的field。...有效的可选值为“ascending”(默认),“descending"和"ignore” alias: JSON的string数组，为这个field提供别名。
2 Flume概述 2.1 官网 Flume是一种分布式，可靠且可用的服务，用于有效地收集，聚合和移动大量日志数据。 它具有基于流式数据流的简单灵活的架构。...扩展性 Flume采用了三层架构，分别为agent，collector和storage，每一层均可以水平扩展。...3.1 core架构 [在这里插入图片描述] 3.2 核心的组件 顺便来看看官方文档 [watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzNTg5NTEw...avro类型，接收器指向源的主机名（或IP地址）和端口。...r1：Source名称 k1：Sink名称 c1：Channel名称 看看其中的 Sources ： netcat 类似于netcat的源，它侦听给定端口并将每行文本转换为事件。
1.非二进制的编码格式 程序通常以至少两种不同的表示方式处理数据： 1、在内存中，数据是保存在对象、结构、列表、数组、哈希表、树、等等。...Avro的编码格式 在Avro模式之中没有标记号。将同样的数据进行编码，Avro二进制编码是32个字节长，是上述编码之中最紧凑的。检查上述的字节序列，并没有标识字段或数据类型。...我们可以更改模式中字段的名称，因为编码的数据从不引用字段名称，但不能更改字段的标记，因为这将使所有现有编码数据无效。 可以通过添加一个新的标记号的方式向模式添加新字段。...但是，如果旧代码读取由新代码编写的数据，旧代码仍然使用32位变量来保存值。如果解码的64位值不适合32位，会被截断。 Protocolbuf并没有一个列表或数组的数据类型，而是有一个重复的标记字段。...4.小结 编码的细节不仅影响到工作效率，更重要的是会影响到应用程序和软件的架构。Prorotocol Buf，Thrift 与 Avro，都使用一个模式来描述一个二进制编码格式。
前言本章的前半部分提到的编码框架目前在GO领域如鱼得水，并且有不少成熟的产品诞生，如果是GO工作者必然会接触，如果仅仅是试图了解该领域设计的一些技术架构，这一章更多的是扫盲和拓展眼界。...数据编码格式 数据表现形式无非两种：内存中数据保存对象，结构体、列表、数组、哈希表和树结构等等，传统的数据结构对于CPU高效访问优化。...与上面的编码方式类似的是对于字段的内容进行了ASCII编码，区别是在字段名称上的编码方式存在区别，字段名会使用类似Tag的字段给字段名进行分类，这些数字主要用于模式定义。...如果字段没有设置字段值，则编码记录中将会直接忽略 添加字段兼容为了实现向前兼容性，字段字段名称可以随意更改，标签却不能随意更改。...动态生成模式动态生成模式是 Avro 的另一项特点，动态生成对于模式兼容性更好，因为不带任何的标点符号，可以快速完成不同模式之间的转化。
使用带有消息字段、标题、键的任意组合的 JavaScript 查询来搜索消息。 按分区、偏移量和时间戳过滤消息。 查看字符串、JSON 或 Avro 序列化消息。...mechanism 的集群 发布消息 将 JSON 或 Avro 消息发布到 Topic 使用 Context 发布消息：Key、Headers、Partition Id 在一个步骤中将多条消息发布为一个数组...在 Topic 之间移动消息 在一个 Topic 中查找消息并将它们发送到另一个 Topic 即时转换消息并更改分配的架构 在多个 Topic 之间有条件地分发消息 管理 Topic 和 Avro 模式...为企业环境而设计 使用场景 发展：利用 Apache Kafka 快速验证软件[3] 一体化：验证 Avro 模式和消息[4] 测试和质量保证：运行复杂的集成测试脚本[5] 支持：发现并解决运营问题[6...使用的配置环境变量的名称 KMAGIC 前缀，需要创建这些环境变量： KMAGIC_CONFIG_STORE_TYPE: "file" KMAGIC_CONFIG_STORE_CONNECTION: "
本文主要介绍【Flume的架构和使用】 目标 认识了解Flume。 掌握Flume基本原理。...架构 Flume事件定义为具有字节负载和一组可选字符串属性的数据流单元。Flume代理是一个(JVM)进程，它承载事件从外部源流向下一个目标(hop)的组件。 ?...例如，Avro Flume源可以用于从Avro客户端接收Avro事件，或者从Avro接收器发送事件的流中的其他Flume代理。...流中的每个组件(source, sink or channel)都有特定于类型和实例化的名称、类型和属性集。例如，Avro源需要主机名(或IP地址)和端口号来接收数据。...配置文件将包含这些组件的名称，并将文件通道作为avroWeb源和hdfs-cluster1接收器的共享通道。
使用类型、tag、长度、bit 数组的顺序编码。...但 ProtoBuf 对于数组的处理与 Thrift 显著不同，使用了 repeated 前缀而非真数组，好处后面说。...在数据库表模式发生改变前后，Avro 只需要在导出时依据当时的模式，做相应的转换，生成相应的模式数据即可。但如果使用 PB，则需要自己处理多个备份文件中，字段标号到字段名称的映射关系。...对于后者，是因为我们常把一个大的服务拆成一组功能独立、相对解耦的服务，这就是 面向服务的架构（service-oriented architecture，SOA），或者最近比较火的微服务架构（micro-services...同组织内的一个服务向另一个服务发送 HTTP 请求（微服务架构，其中的一些组件有时被称为中间件）。 不同组织的服务进行数据交换。一般要通过某种手段进行验证，比如 OAuth。
二、Flume架构和基本概念 下图为 Flume 的基本架构图： 2.1 基本架构 外部数据源以特定格式向 Flume 发送 events (事件)，当 source 接收到 events 时，它将其存储到一个或多个...Event Event 是 Flume NG 数据传输的基本单元。类似于 JMS 和消息系统中的消息。一个 Event 由标题和正文组成：前者是键/值映射，后者是任意字节数组。 2....三、Flume架构模式 Flume 支持多种架构模式，分别介绍如下 3.1 multi-agent flow Flume 支持跨越多个 Agent 的数据传递，这要求前一个 Agent 的 Sink...案例二：使用 Flume 监听指定目录，将目录下新增加的文件存储到 HDFS。 案例三：使用 Avro 将本服务器收集到的日志数据发送到另外一台服务器。...配置日志收集Flume 新建配置 netcat-memory-avro.properties，监听文件内容变化，然后将新的文件内容通过 avro sink 发送到 hadoop001 这台服务器的 8888
，为了解决这些问题，2011 年 10 月 22 号，cloudera 完成了 Flume-728，对 Flume 进行了里程碑式的改动：重构核心组件、核心配置以及代码架构，重构后的版本统称为 Flume...事件是Flume的基本数据单位，它携带日志数据(字节数组形式)并且携带有头信息，这些Event由Agent外部的Source，比如上图中的Web Server生成。...推荐使用FileChannel，事件持久化在本地文件系统里(性能较差); 3 Flume整体架构介绍 Flume架构整体上看就是 source-->channel-->sink 的三层架构（参见最上面的...图一），类似生成者和消费者的架构，他们之间通过queue（channel）传输，解耦。...; -c/--conf 后跟配置目录，-f/--conf-file 后跟具体的配置文件，-n/--name 指定agent的名称; 然后我们再开一个 shell 终端窗口，telnet 上配置中侦听的端口
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