前言： 关于将JSON字符串反序列化为指定的.NET对象类型数据常见的场景主要是关于网络请求接口，获取到请求成功的响应数据。...本篇主要讲的的是如何通过使用Newtonsoft.Json中的JsonConvert.DeserializeObject(string value)方法将对应的JSON字符串转化为指定的.NET对象类型数据...方法一、在项目中定义对应的对象参数模型，用于映射反序列化出来的参数（复杂JSON字符串数据推荐使用）： 如下是一组.NET后台请求接口成功获取到的复杂的JSON字符串数据： { "id": "123456...字符串数据); //最后我们可以通过对象点属性名称获取到对应的数据 方法二、直接将JSON字符串格式数据反序列化转化为字典数据（简单JSON字符串数据推荐使用）： 如下一组简单的JSON字符串格式数据：..."0", "msg": "操作成功" } 通过JsonConvert.DeserializeObject>(string value)方法反序列化为字典数据
write-process Write过程：Serializer将列对象转化为纪录（），OutputFormat将纪录（）格式化为输出流（OutputStream...从图中可知，序列化器Serializer的输出数据，就是OutputFormat的输入数据。接下来就是确定目标表的SerDe/InputFormat/OutputFormat分别是什么。...所以异常1的原因也就得出： 异常1原因：序列化/反序列化器LazySimpleSerDe在执行serialize后的结果类型是Text，而OrcOutputFormat的接收数据类型必须是OrcSerdeRow.../反序列化器SerDe和InputFormat/OutputFormat不匹配造成的。...并没有指定，会使用默认的serde，在hive cli中可以通过下面cmd查看： set hive.default.serde; hive.default.serde=org.apache.hadoop.hive.serde2
3.目标篇-protobuf format 预期效果 预期效果是先实现几种最基本的数据类型，包括 protobuf 中的 message（自定义 model）、map（映射）、repeated（列表）、...其他基本数据类型等，这些都是我们最常使用的类型。...： 可以看到打印的结果，数据是正确的被反序列化读入，并且最终输出到 console。...byte[] 序列化为 RowData 的具体逻辑 注意这里还实现了一个类 ProtobufToRowDataConverters，其作用就是在客户端创建出具体的将 byte[] 序列化为 RowData...bytes 反序列化为 protobuf message Message message = this.defaultInstance .
例如，我们可以将JSON序列化为结构体，这在许多应用中都有用途。我们可以在JSON模板、Web服务、CLI参数(这点我们的f_cli[2]就使用了它)等方面使用它。...使用Serde解析JSON Serde是一个crate，它帮助我们将数据序列化和反序列化为各种格式，其中一个流行的用途是用于JSON。...以下代码中展示了如何在TCP流中使用它： use serde::Deserialize; use std::error::Error; use std::net::{TcpListener, TcpStream..., read_user_from_stream(stream.unwrap())); } } 这样，当我们在遇到需要处理JSON的数据时，我们就可以直接从流中反序列化，而不是在内存中添加缓冲区...例如，如果我们想要一个 JSON 字符串文字，我们可以在反序列化时使用 LazyValue 类型将其转换为一个仍然带有斜杠的 JSON 字符串值。
4、Hive的运行机制 Hive通过给用户提供的一系列交互接口，接收到用户的指令(SQL)，使用自己的Driver，结合元数据(MetaStore)，将这些指令翻译成MapReduce，提交到Hadoop...SerDe或者使用自带的SerDe。...在建表的时候，用户还需要为表指定列，用户在指定表的列的同时也会指定自定义的SerDe，Hive通过SerDe确定表的具体的列的数据。...SerDe是Serialize/Deserilize的简称， hive使用Serde进行行对象的序列与反序列化。...（8）STORED AS指定存储文件类型 常用的存储文件类型：SEQUENCEFILE（二进制序列文件）、TEXTFILE（文本）、RCFILE（列式存储格式文件） 如果文件数据是纯文本，可以使用STORED
Rust 生态中的 reqwest 和 serde 两个 crate，对使用 Rust 语言进行各类开放 web API 调用提供了强力支持。...使用 RESTful API 分页 以将分页的 web API 方便地包裹在 Rust 迭代器中，当到达每一页的末尾时，迭代器会从远程服务器加载下一页结果。...使用 Response::json 将响应信息 reqwest::Response 反序列化为实现了 serde::Deserialize trait 的 User 对象。...tokio::main 用于设置异步执行器，该进程异步等待 reqwest::get 完成，然后将响应信息反序列化到用户实例中。...如果希望从头了解如何运行上述实例代码，请参考《Rust Cookbook 中文版》中关于本书-如何使用本书实例部分。
(value["foo"].as_str(), Some("bar")); Value类型实现了许多便利的方法和特征；上面的用例中使用了FromStr来将str解析为Value。...，比如： Value的反序列化 Value的序列化 Datetime的反序列化 Datetime的序列化 de::Deserializer的反序列化 ser::Serializer的序列化 Value...反序列化器 这意味着你可以使用Serde在此crate中反序列化/序列化“值”类型和“日期时间”类型。...您也可以使用Deserializer，Serializer或Value类型本身来充当任意类型的反序列化器/序列化器。...反序列化TOML的用例： use serde_derive::Deserialize; #[derive(Deserialize)] struct Config { ip: String,
下面我们就开始看一下核心的几个表，最后再给大家提供一段 SQL 去实践一下如何通过 Hive 的元数据获取 Hive 表的建表(DDL)语句。...分区字段的名字，类型，顺序 PARTITION_KEY_VALS 分区字段的值 3 数据库信息 DBS 记录数据库的信息 4 版本信息 Version 该表只能有一条记录，保存了 Hive 的版本信息...5 存储相关 SDS 此对象包含有关属于表的数据的物理存储的所有信息，数据表的存储描述。 SD_PARAMS 该表存储Hive存储的属性信息，在创建表时候使用....通过STORED BY 6 序列化相关，存储格式 SERDES 记录序列化和反序列化信息 SERDES_PARAM 7 自定义函数 FUNCS 记录用户的自定义函数 8 如何从元数据获取DDL语句...('''',param_value,'''\n'))) params from SERDE_PARAMS group by serde_id) sep on se.serde_id = sep.serde_id
分桶将整个数据内容安装某列属性值得hash值进行区分，按照取模结果对数据分桶。如取模结果相同的数据记录存放到一个文件。 桶表也是一种用于优化查询而设计的表类型。...等 在文件中存储了轻量级的索引数据 基于数据类型的块模式压缩：比如Integer类型使用RLE(RunLength Encoding)算法，而字符串使用字典编码(DictionaryEncoding)...hive使用Serde进行行对象的序列与反序列化。...你可以创建表时使用用户自定义的Serde或者native Serde，如果 ROW FORMAT没有指定或者指定了 ROW FORMAT DELIMITED就会使用native Serde。...hive已经实现了许多自定义的Serde，之前我们在介绍stored时也涉及到： Avro (Hive 0.9.1 and later) ORC (Hive 0.11 and later) RegEx
派生宏的使用方法 2.1 简单的派生宏例子 让我们从一个简单的例子开始，创建一个派生宏用于为自定义的数据类型自动实现Debug trait。...派生宏的应用案例 3.1 自动实现序列化trait 派生宏可以用于自动实现序列化trait，让我们通过一个例子来演示如何使用派生宏实现Serialize trait。...这样一来，我们就可以通过派生宏轻松地为自定义的数据类型自动添加序列化的功能，而无需手动实现Serialize trait。...通过这个简单的派生宏，我们就能够将Person结构体序列化为JSON字符串，并成功地将JSON字符串反序列化回Person结构体。...通过这个简单的派生宏，我们就能够轻松地为自定义的数据类型添加比较的功能，并使用派生的比较trait进行比较操作。 4.
Shiva - Rust 中的开源项目，用于解析和生成任何类型的文档 我在从事文档搜索引擎项目时产生了该项目的想法。...有一个像 Apache Tika 这样的库，用 Java 编写，可以解析各种类型的文档。...但不幸的是，在 Rust 世界中没有可以解析所有类型文档的库。 因此，我必须使用 Apache Tika 并从我的 Rust 代码中调用它。这种解决方案有什么缺点？...需要在每台将启动我的搜索引擎的计算机上安装 Java。 内存要求非常高。 Apache Tika 使用大量内存。因为Java有一个效率不是很高的垃圾收集器，所以它必须分配大量内存给JVM。...我想介绍一下“serde-sqlite-jsonb”，这是一个新的 Rust 库，旨在将 SQLite 最近引入的 JSONB 列直接序列化和反序列化到您的数据结构中。
notan: 一个可以移植的多媒体层 notan 的目标是成为一个简单和可移植的多媒体层，旨在在其上创建您自己的多媒体应用程序，而不必过多地担心特定于平台的代码。...我们的主要目标是提供一组api和工具，这些api和工具可以用于以人体工程学的方式创建项目，而不强制执行任何结构或模式，并且总是尽量不妨碍您的工作。...而不是复制粘贴一些Rust代码，然后编辑几个地方，duplicate可以为您复制，并在每个副本的关键位置插入不同的代码. use duplicate::duplicate_item; #[duplicate_item...42u32.is_max()); crates地址: https://docs.rs/duplicate/latest/duplicate/ 使用 Serde 自定义反序列化 这是一期 Rust 视频教程..., 讲解如何使用 Serde 自定义反序列化.
通过使用 L7ProtocolSendLog，我们可以将协议信息传递给服务器进行进一步的处理和分析。...的线性内存 VmHttpReqCtx 的序列化的代码和格式可以参考：vm.rs#L328 instance 反序列化的代码参考：serde.go#L173 VmHttpRespCtx 在 http 响应解析完成返回之前...：vm.rs#L395 instance 反序列化的代码参考：serde.go#L232 Trace，[]KeyVal 在 Export 函数 on_http_req/on_http_resp 返回之前...，instance 会将 Trace 和 []KeyVal 序列化到线性内存 序列化的代码和格式可以参考：serde.go#L515 反序列化的代码和格式可参考：abi_import.rs#L376 —...展示了如何使用 "deepflowio/deepflow-wasm-go-sdk" 库来开发自定义的插件，并实现不同的回调函数来处理网络数据包。
用户在建表的时候可以自定义 SerDe 或者使用自带的 SerDe。如果没有指定 ROW FORMAT 或者 ROW FORMAT DELIMITED，将会使用自带的 SerDe。...在建表的时候，用户还需要为表指定列，用户在指定表的列的同时也会指定自定义的SerDe，Hive通过 SerDe 确定表的具体的列的数据。...SerDe是Serialize/Deserilize的简称，目的是用于序列化和反序列化 例如： CREATE TABLE psn ( id int, name string, hobbies...具体而言，连接两个在（包含连接列的）相同列上划分了桶的表，可以使用 Map 端连接 （Map-side join）高效的实现。比如JOIN操作。...： 如何理解分桶： ?
在使用 System.Text.Json 进行 JSON 序列化和反序列化操作时，我们会遇到一个问题：如何处理字典中的 Key 为自定义类型的问题。...CustomType 类型的 Key 属性作为字典的 Key，在序列化操作中，将 Key 属性序列化为字符串，并在反序列化操作中，将字符串反序列化为 Key 属性。...(jsonString, options); 在上述代码中，我们将 CustomType 类型的 Key 属性作为字典的 Key，在序列化操作中，将 Key 属性序列化为字符串，并在反序列化操作中，将字符串反序列化为...使用建议 在使用 System.Text.Json 进行序列化和反序列化操作时，如果要处理字典中 Key 为自定义类型的问题，可以通过定义一个自定义的 JSON 转换器来解决。...总结 本文通过一个实例，介绍了如何使用 System.Text.Json 进行序列化和反序列化操作时，处理字典中 Key 为自定义类型的问题。
该文件的作用是作为一个示例程序，演示了如何使用serde库进行序列化和反序列化操作。 具体来说，该文件实现了一个简单的结构体DeriveStruct和相关的序列化和反序列化的过程。...总之，该文件的作用是演示如何使用serde库进行自定义类型的序列化和反序列化操作，具体通过DeriveStruct结构体实现了相关的序列化和反序列化过程。.../serde2/src/main.rs文件是 Serde 库的一个示例文件，用于演示如何使用 Serde 库来序列化和反序列化 Rust 数据结构。...main.rs文件是一个示例程序，它演示了如何使用 Serde 库来序列化和反序列化 Rust 结构体。这个示例程序包含了一些自定义的结构体和对应的实现，用于展示 Serde 的一些特性和用法。...DeriveStruct是一组自定义的结构体，用于演示如何使用 Serde 库的 derive 宏来自动实现序列化和反序列化的方法。
json-rules-engine 最近有一个老旧的nodejs项目需要移植到rust，其中一部分严重依赖nodejs的json-rules-engine库，于是昨天抽时间移植了该项目的部分功能到rust...= { version = "0.7.0", features = ["email"] } tokio = { version = "0.3.3", features = ["macros"] } serde_json...= { version = "*" } anyhow = { version = "*" } 特性 很多的类型安全的内置操作符如, string_equals, int_in_range...等 支持...All, Any, AtLeast操作符 支持匹配成功后的多个对应事件如HTTP post到callback_url，发送邮件，适合报警 json序列化反序列化 内置moustache支持 自定义脚本...自定义函数 实例 use json_rules_engine::{Engine, Rule, Map, from_dynamic}; use serde_json::json; use serde::{
先按照重要程度依次简单说一下，方便你根据需要自行跳转： 序列化和反序列化工具 serde、 网络和高性能 I/O 库 tokio 用于错误处理的 thiserror 和 anyhow 用于命令行处理的...#[derive(Serialize, Deserialize)] 宏，你的数据结构就能够被序列化和反序列化成绝大多数格式：JSON / YAML / TOML / MsgPack / CSV / Bincode...如果用过其它语言的 ORM，那么，可以把 serde 理解成增强版的、普适性的 ORM，它可以把任意可序列化的数据结构，序列化成任意格式，或者从任意格式中反序列化。...我理解所谓序列化换句话来说，就是将一种文本结构转化成另外一种文本结构。比如从json文本结构，转化成我们自定义的数据类型的文本结构。 那么什么不是“可序列化的数据结构”呢？...从协议序列化 / 反序列化的角度看: avro-rs 处理 apache avro，capnp 处理 Cap’n Proto。
图片一、Rust语言学习路线学习Rust语言基础知识Rust语言的基础知识包括语法、类型系统、控制流、函数、模块、所有权、生命周期、trait、泛型等内容。...1.2 RustfmtRustfmt是Rust语言的代码格式化工具，可以自动将代码格式化为符合Rust官方风格的格式。...Clippy能够发现一些常见的编程错误，例如空指针引用、未使用的变量等，可以帮助开发者提高代码质量和可读性。...Rust语言常用库3.1 SerdeSerde是Rust语言的序列化和反序列化库，可以将Rust数据结构序列化为JSON、XML、YAML等格式，也可以将这些格式反序列化为Rust数据结构。...Serde支持自定义序列化和反序列化规则，可以应用于网络通信、数据存储等场景。3.2 DieselDiesel是Rust语言的ORM（对象关系映射）库，可以将Rust数据结构映射到关系数据库中。
不过，MPP数据库社区也一直批评Hadoop由于文件格式并非为特定目的而建，因此序列化和反序列化的成本过高。...这种二进制文件内部使用Hadoop 的标准的Writable 接口实现序列化和反序列化。它与Hadoop API中的MapFile 是互相兼容的。...另外文本格式的一个缺点是它不具备类型和模式，比如销售金额、利润这类数值数据或者日期时间类型的数据，如果使用文本格式保存，由于它们本身的字符串类型的长短不一，或者含有负数，导致MR没有办法排序，所以往往需要将它们预处理成含有模式的二进制格式...当读取列数据的时候使用惰性解压策略（ lazy decompression），也就是说用户的某个查询如果只是涉及到一个表中的部分列的时候，RCFile会跳过不需要的列的解压缩和反序列化的过程。...FB也尝试过新的列类型（例如JSON是在Facebook内部广泛使用的格式，把JSON格式的数据按照结构化的方式存储既可以满足高效查询的需求，同时也降低了JSON元数据存储的冗余）。
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