导读最糟糕的密码不是弱密码，而是根本没有密码。作为系统管理员，您必须确保每个用户帐户都有一个强密码。接下来我将简要的解释如何在 中查找密码为空的帐户。...如何查找Linux系统中密码为空的所有用户如何查找Linux系统中密码为空的所有用户在进入主题之前，让我们快速回顾一下Shadow文件及其用途。...因此，如果影子文件中的第二个字段为空，则用户没有密码。下面，我向您展示一个查找所有无密码用户帐户的示例。...:' | cut -d: -f1图片如何查找Linux系统中密码为空的所有用户如何查找Linux系统中密码为空的所有用户查看特定账户的密码状态上述命令将列出所有没有密码的帐户。..., SHA512 crypt.)如何查找Linux系统中密码为空的所有用户如何查找Linux系统中密码为空的所有用户图片在Linux中锁定账户有时，您想要锁定一个没有密码的账户。
视频通过演示了如何在代码中使用可空引用类型，以及如何在库和框架中注释可空性，来展示这个特性的优势和注意事项。视频还解释了编译器是如何进行流分析和推断可空性的，以及如何处理泛型、接口和虚方法等情况。...最后介绍了如何在项目中启用可空引用类型特性，以及一些常见的问题和解决方案。视频的目的是让开发者了解可空引用类型特性的原理和用法，以及如何在自己的项目中应用它，从而减少空引用异常的发生，提升代码质量。...我们需要一个安全地访问可为空的引用的方式，以此来一劳永逸地避免空引用问题，让我们不需要在所有的代码中都添加一大堆 ?、?.、??...与 C# 自带的 Nullable 模式相比，Optional 模式提供了更多的方法来操作可空值。...Optional 模式 中已经穿插讲过了它的部分优点，这里说一下我体会到的优势： 示例代码中，没有一个 null。
DFS或Confluent schema注册表的Avro模式。...以下是在指定需要使用的字段名称的之后，如何插入更新数据帧的方法，这些字段包括 recordKey => _row_key、partitionPath => partition和precombineKey...Soft Deletes（软删除） ：使用软删除时，用户希望保留键，但仅使所有其他字段的值都为空。...通过确保适当的字段在数据集模式中可以为空，并在将这些字段设置为null之后直接向数据集插入更新这些记录，即可轻松实现这一点。...用户还可以调整基础/parquet文件、日志文件的大小 和预期的压缩率，使足够数量的插入被分到同一个文件组中，最终产生大小合适的基础文件。 智能调整批插入并行度，可以产生大小合适的初始文件组。
如果我们对之前的示例数据进行编码，所得到的 Avro 二进制编码只有 32 字节长，是所有编码中最紧凑的，其具体形式如下图所示： 从图中可以看出，编码中没有标识字段或数据类型，只是由连在一起的一些列值组成...另一方面，只要 Avro 支持转换类型，就可以改变模式中字段的「数据类型」，但是对于「字段名称」的改变，读模式可以包含字段名称的别名，从而支持向后兼容，但是不能向前兼容；类似地，向联合类型「添加分支」也是向后兼容...在 Hadoop 中，会使用基于 Avro 编码的包含数百万条记录的大文件，所有记录都使用相同的模式进行编码，该文件会采用特定的格式（对象容器文件）。...我们可以为每一张数据库表生成对应的记录模式，而每个列成为该记录中的一个字段，数据库中的列名称映射为 Avro 中的字段名称。...基于上述现象，大多数「关系型数据库」允许进行简单的模式更改，例如添加具有默认值为空的新列，而不重写现有数据（MySQL 经常会重写）。读取旧行时，数据库会为磁盘上编码数据缺失的所有列填充为空值。
【Avro介绍】 Apache Avro是hadoop中的一个子项目，也是一个数据序列化系统，其数据最终以二进制格式，采用行式存储的方式进行存储。...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...：字段的名称（必选） doc：字段的描述（可选） type：一个schema，定义如上 default：字段的默认值 order：指定字段如何影响记录的排序顺序，有效值为`"ascending"`（默认值..."values": "long", "default": {} } 5）Unions 联合使用json数组表示，例如[null, "test"]声明一个模式，它可以是空值或字符串。...需要注意的是：当为union类型的字段指定默认值时，默认值的类型必须与union第一个元素匹配，因此，对于包含"null"的union，通常先列出"null"，因为此类型的union的默认值通常为空。
Avro 编码逐字节解析 因此，Avro 必须配合模式定义来解析，如 Client-Server 在通信的握手阶段会先交换数据模式。 写入模式和读取模式 没有字段标号，Avro 如何支持模式演进呢？...Avro 两种模式进行匹配 模式演化规则 那么如何保证写入模式的兼容呢？ 在增删字段时，只能添加或删除具有默认值的字段。 在更改字段类型时，需要 Avro 支持相应的类型转换。...更改字段名和在 union 中添加类型，都是向后兼容，但是不能向前兼容的，想想为什么？ 如何从编码中获取写入模式 对于一段给定的 Avro 编码数据，Reader 如何从其中获得其对应的写入模式？...这取决于不同的应用场景。 所有数据条目同构的大文件 典型的就是 Hadoop 生态中。如果一个大文件所有记录都使用相同模式编码，则在文件头包含一次写入模式即可。...动态生成数据中的模式 Avro 没有使用字段标号的一个好处是，不需要手动维护字段标号到字段名的映射，这对于动态生成的数据模式很友好。
当 Avro 数据存储在文件中时，它的模式也随之存储，以便以后任何程序都可以处理文件。 如果读取数据的程序需要不同的模式，这很容易解决，因为两种模式都存在。...由于客户端和服务器都具有对方的完整模式，因此可以轻松解决相同命名字段之间的对应关系，如缺少字段，额外字段等 . Avro 模式是用 JSON 定义的。 这有助于在已经具有 JSON 库的语言中实现。...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。...同样，我们将 user3 最喜欢的数字设置为 null（使用构建器需要设置所有字段，即使它们为 null）。...Avro 中的数据始终与其对应的模式一起存储，这意味着无论我们是否提前知道模式，我们都可以随时读取序列化项目。
Soft Deletes（软删除） ：使用软删除时，用户希望保留键，但仅使所有其他字段的值都为空。...通过确保适当的字段在数据集模式中可以为空，并在将这些字段设置为null之后直接向数据集插入更新这些记录，即可轻松实现这一点。...如何对存储在Hudi中的数据建模 在将数据写入Hudi时，可以像在键-值存储上那样对记录进行建模：指定键字段（对于单个分区/整个数据集是唯一的），分区字段（表示要放置键的分区）和preCombine/combine...如何删除数据集中的记录 GDPR使删除成为数据管理工具箱中的必备工具。Hudi支持软删除和硬删除。 17....只要传递给Hudi的模式（无论是在DeltaStreamer显示提供还是由SparkDatasource的Dataset模式隐式）向后兼容（例如不删除任何字段，仅追加新字段），Hudi将无缝处理新旧数据的的读
我想探讨一下Protocol Buffers、Avro和Thrift实际上是如何将数据编码成字节的--这也将有助于解释它们各自如何处理模式变化。...如果你有错误的模式，解析器将不能对二进制数据进行首尾呼应。 那么，Avro是如何支持模式演变的呢？...Avro编码没有一个指示器来说明哪个字段是下一个；它只是按照它们在模式中出现的顺序，对一个又一个字段进行编码。因为解析器没有办法知道一个字段被跳过，所以在Avro中没有可选字段这种东西。...你可以随心所欲地重新排列记录中的字段。尽管字段是按照它们被声明的顺序进行编码的，但解析器是按照名字来匹配读写器模式中的字段的，这就是为什么在Avro中不需要标签号。...对象容器文件是很好的自我描述：文件中嵌入的作者模式包含了所有的字段名和类型，甚至还有文档字符串（如果模式的作者费心写了一些）。
Confluent平台使您可以专注于如何从数据中获取业务价值，而不必担心诸如在各种系统之间传输或处理数据的基本机制。...Avro模式管理：Camus与Confluent的Schema Registry集成在一起，以确保随着Avro模式的发展而兼容。 输出分区：Camus根据每个记录的时间戳自动对输出进行分区。...增量查询模式 每种增量查询模式都为每一行跟踪一组列，用于跟踪已处理的行以及哪些行是新的或已更新的行。...它将在每次迭代时从表中加载所有行。如果要定期转储整个表，最终删除条目，下游系统可以安全地处理重复项，这将很有用。 模式演变 使用Avro转换器时，JDBC连接器支持架构演变。...对于这两种用例，Elasticsearch的幂等写语义均确保一次交付。映射是定义文档及其包含的字段的存储和索引方式的过程。 用户可以为索引中的类型显式定义映射。
标准管道提供了一种跨所有领域的通用方法——样式检查、代码绑定生成、数据质量规则执行 / 报告，以及元数据如何推送到数据工作台等等。 我们尽量使数据资产能够自我描述，并且概念描述清晰。...选择一种格式 关于结构化数据的不同序列化机制的优点，已经有很多文章讨论过了，例如 Martin Kleppmann 的文章“Avro 中的模式演变、Protocol Buffer 以及 Thrift”。...在这方面，Avro 的表现略胜一筹，尤其是与 Avro 接口定义语言（IDL）结合使用时，还提供了模式可组合性。我们可以将语义注释表示成弱类型的 name-value 对，为类型和字段添加额外的属性。...文档 所有记录和属性都需要在文档中说明。即使看上去明显的字段也经常有些细节不够明显。 标识符 企业标识符保持一致，是这种分布式模式发挥作用的关键要求之一。...，力争使数据工作台成为所 有数据专家的一站式平台： 以领域为中心的用户界面； 领域健康游戏化； 利用众包方式改进模式文档； 在用户界面中展示数据质量规则和结果； 融合所有其他的上下游平台； 使团队可以方便地使用类似
Hudi 支持开箱即用的常见模式演进场景，例如添加可为空的字段或提升字段的数据类型。此外，演进后的模式可以跨引擎查询，例如 Presto、Hive 和 Spark SQL。...Yes Yes 添加具有默认值的新复杂类型字段（map和array） Yes Yes 添加新的可为空列并更改字段的顺序 No No 如果使用演进模式的写入仅更新了一些基本文件而不是全部，则写入成功但读取失败...然而如果 upsert 触及所有基本文件，则读取将成功 添加自定义可为空的 Hudi 元列，例如 _hoodie_meta_col Yes Yes 将根级别字段的数据类型从 int 提升为 long...int（映射或数组的值） No No 让我们通过一个示例来演示 Hudi 中的模式演进支持。...在下面的示例中，我们将添加一个新的字符串字段并将字段的数据类型从 int 更改为 long。
读时合并（Merge On Read）：此存储类型使客户端可以快速将数据摄取为基于行（如avro）的数据格式。...工作负载可能会突然出现模式的峰值/变化（例如，对上游数据库中较旧事务的批量更新导致对DFS上旧分区的大量更新）。...如何对存储在Hudi中的数据建模 在将数据写入Hudi时，可以像在键-值存储上那样对记录进行建模：指定键字段（对于单个分区/整个数据集是唯一的），分区字段（表示要放置键的分区）和preCombine/combine...逻辑（用于指定如何处理一批写入记录中的重复记录）。...所有文件都以数据集的分区模式存储，这与Apache Hive表在DFS上的布局方式非常相似。请参考这里了解更多详情。
模式演化规则 Avro的模式演化规则意味，在向前兼容中把新版本的模式作为write，把旧版本的模式设置为reader，向后兼容则是新代码实现reader，旧版本模式为write。...，并且只在新模式中可以看见新增默认值字段。...Avro 除了这两个模式的特点之外，还有一种非常特殊的情况，对于 null 内容的处理，这和多数编程语言不同，如果 Avro 中声明 允许为null值，必须要是联合类型。...write 模式选择问题Avro 还存在比较疑惑的问题，如何选择 reader模式如何选择write的版本？关键在于使用的上下文。...重复编解码问题 为了解决上面提到的向前兼容问题，数据往往采用的方式是把磁盘编码的所有数据填充空数值。
本文将详细解释一个聚合查询示例，该查询用于统计满足特定条件的文档数量，并计算其占总文档数量的百分比。这里回会分享如何统计某个字段的空值率，然后扩展介绍ES的一些基础知识。...aggs（聚合）：定义了一个名为 all_documents_agg 的聚合。terms：使用 script 将所有文档强制聚合到一个名为 all_documents 的桶中。...Script 用法在 Elasticsearch 中，脚本可以用于在查询和聚合中执行动态计算。在上述查询中，脚本用于两个地方：terms 聚合中的 script：将所有文档强制聚合到一个桶中。...max：查找数值字段的最大值。extended_stats：获取数值字段的多个统计数据（平均值、最大值、最小值、总和、方差等）。value_count：计算字段的非空值数量。...并相互引用，统计索引中某一个字段的空值率？语法是怎么样的
我们使用这个模式一段时间，并且用这个模式生成了几个TB的数据，限制我们决定升级，去掉faxNumber字段，改为email字段。...然而，有如下两点是需要注意的： 用于写入的数据模式和用于读取消息所需的模式必须兼容，Avro文档中包括兼容性规则。 反序列化器将需要访问在写入数据时使用模式。...Using Avro Records with Kafka Avro文件在数据文件中存储整个模式会造成适当的开销，与之不同的时，如果在每个记录中都存储模式文件的话，这样会造成每条记录的大小增加一倍以上。...将用于向kafka写入数据的所有模式存储在注册表中，然后，我们只需要将模式的标识符存储在生成给kafka的记录中。然后，消费者可以使用标识符从模式注册表中提取记录并反序列化数据。...关键在于所有的工作都是在序列化和反序列化中完成的，在需要时将模式取出。为kafka生成数据的代码仅仅只需要使用avro的序列化器，与使用其他序列化器一样。如下图所示： ?
通过以上配置好连接mysql如下： 配置其他属性如下： 二、配置“ConvertAvroToJSON”处理器 此处理器是将二进制Avro记录转换为JSON对象，提供了一个从Avro字段到...JSON字段的直接映射，这样得到的JSON将具有与Avro文档相同的层次结构。...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)。...如果传入的FlowFile不包含任何记录，则输出一个空JSON对象。...Conflict Resolution Strategy (冲突解决) fail replace ignore fail append 指示当输出目录中已经存在同名文件时如何处理
它的主要特点有：支持二进制序列化方式，可以便捷，快速地处理大量数据；动态语言友好，Avro提供的机制使动态语言可以方便地处理Avro数据。...这样的文件中只能有一种模式，所有需要存入这个文件的对象都需要按照这种模式以二进制编码的形式写入。对象在文件中以块(Block)来组织，并且这些对象都是可以被压缩的。...如上图，每个缓冲区以四个字节开头，中间是多个字节的缓冲数据，最后以一个空缓冲区结尾。这种机制的好处在于，发送端在发送数据时可以很方便地组装不同数据源的数据，接收方也可以将数据存入不同的存储区。...那Avro是如何应对模式与数据的不同呢?为了保证Avro的高效，假定模式至少大部分是匹配的，然后定义一些验证规则，如果在规则满足的前提下，做数据验证。如果模式不匹配就会报错。...相同模式，交互数据时，如果数据中缺少某个域(field)，用规范中的默认值设置；如果数据中多了些与模式不匹配的数据。则忽视这些值。 Avro列出的优点中还有一项是：可排序的。
Hudi的模式演进（schema evolution）是什么 Hudi使用 Avro作为记录的内部表示形式，这主要是由于其良好的架构兼容性和演进特性。这也是摄取或ETL管道保持可靠的关键所在。...只要传递给Hudi的模式（无论是在 DeltaStreamer显示提供还是由 SparkDatasource的 Dataset模式隐式）向后兼容（例如不删除任何字段，仅追加新字段），Hudi将无缝处理新旧数据的的读...对于实时视图（Real time views），性能类似于Hive/Spark/Presto中Avro格式的表。 6....，引擎只会简单地读取所有parquet文件并显示结果，这样结果中可能会出现大量的重复项。...这将过滤出重复的条目并显示每个记录的最新条目。 9. 已有数据集，如何使用部分数据来评估Hudi 可以将该数据的一部分批量导入到新的hudi表中。
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