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。...Serialize和Deserialize的结构体作为另一个也实现Serialize和Deserialize的结构体的字段： use chrono::{DateTime, Utc}; use serde...所以，市面上又有了一些提高 JSON 解析性能的crate。(simd-json/sonic-rs) 从上图可知serde-json有碾压式优势，也就是不到万不得已，我们还是使用serde-json。...serde-json ❝serde-json 是 Rust 中下载和使用最多的 JSON 库之一。 ❞ 就性能而言，serde-json 本身并不慢。然而，然后对比其他两个crate就有点稍逊了。...这主要是因为它被采用非并行化的 CPU 使用架构。这样的话，serde-json就无法在x86 CPU的系统架构上，发挥更强的作用。 ❝x86 是一种广泛使用的中央处理单元 (CPU) 计算机架构。
作者：余枫 1 文档编写目的 在使用Hive处理数据的过程中会遇到各种各样的数据源，其中较为常见的是JSON格式的数据，Hive无法直接处理JSON格式的数据，需要依赖于JSONSerDe。...SerDe即序列化和反序列化，JSONSerDe基本思想是使用json.org的JSON库，使用这个库可以读取一行数据并解析为JSONObject，然后解析到Hive中的数据行。...它的特点如下： 能够读取JSON格式的数据 支持JSON数组和Map 支持嵌套数据结构 支持CDH 支持多个版本的Hadoop 下面会进行一些JSON数据的读取测试，介绍如何使用Hive来处理JSON格式的数据...操作系统RedHat7.2 CM和CDH版本为6.2 使用root用户进行操作 集群正常运行 2 操作过程 1.准备json格式的数据文件如下： ? 2.将文件上传到HDFS ?...自带的JsonSerDe在碰到某个错误的JSON数据时查询会报错，但是在大量的JSON数据中难免会有一些错误的数据，对于这个问题，就无法使用Apache自带的JsonSerDe，使用文档中介绍的JsonSerDe
对于 Rust，使用 simdjson 代替 serde_json，性能会提高 3 倍。...在Rust中，通常使用serde_json库进行JSON解析。...首先，您需要在Cargo.toml文件中添加serde和serde_json的依赖 [dependencies] serde = { version = "1.0", features = ["derive..."] } serde_json = "1.0" 然后，您可以创建一个简单的Rust程序： use serde::Deserialize; use serde_json::Result; #[derive...simdjson和在Go中使用fastjson库解析JSON数据。
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...clap 以及其他 用于处理异步的 futures 和 async-trait 用于提供并发相关的数据结构和算法的 crossbeam 以及用于撰写解析器的 nom 及其他 serde 只需要在数据结构上使用...#[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...thrift 处理 apache thrift，以及 serde_json 处理我们最熟悉的 JSON。...，再加上 Rust 本身极其克制的内存使用，性能和内存使用能甩 electron 好几个身位。
在 Rust 生态，使用 yew 开发 WebAssembly 应用方面，我们已经介绍了《起步及 crate 选择》、《组件和路由》，以及《资源文件及重构》。...需要新引入一些 crate：使用 graphql_client 获取 GraphQL 数据，然后通过 serde 进行解析。...wasm 需要绑定 web API，以发起请求调用和接受响应数据，需要使用 web-sys，但其可以通过 yew 库路径引入，无需加入到依赖项。...我们以用户列表查询为例，传递我们使用 PBKDF2 对密码进行加密（salt）和散列（hash）运算后的令牌（token）。...宏中，是不能使用 for in Vec 这样的循环控制语句的，其也不能和 html! 宏嵌套使用。但 html!
让我们直接将它们添加到依赖项，不需要做额外的特征启用方面的设定： cargo add surf graphql_client 如果你想使用 reqwest 做为 HTTP 客户端，替换仅为一行代码（将发送...我们以用户列表查询为例，传递我们使用 PBKDF2 对密码进行加密（salt）和散列（hash）运算后的令牌（token）。 本文实例中，为了演示，我们将令牌（token）获取后，作为字符串传送。...因为在 hanlebars 模板中，可以直接接受并使用 json 数据，所以我们使用 recv_json() 方法接收响应数据，并指定其类型为 serde_json::Value。...我们接收到的应答数据指定为 serde_json::Value 格式，我们可以直接将其发送给 handlebars 模板使用。...use tide::{self, Server, Request}; use serde_json::json; pub mod users; pub mod projects; use crate
预备知识：json序列化/反序列化 鉴于现在web开发中，json格式被广泛使用，先熟悉下rust中如何进行json序列化/反序列化。...[dependencies] serde_json = "1" 先加入serde_json依赖项，然后就可以使用了，先定义1个struct: #[derive(Debug, Serialize, Deserialize...调试输出的能力，当然最开头要use一下： use serde::{Deserialize, Serialize}; use serde_json as sj; 接下来就可以使用了： //序列化 let...} } } return (StatusCode::OK, "empty".to_string()); } 最后，附上述示例完整代码： cargo.toml依赖项...= { version="1", features = ["derive"] } serde_json = "1" http = "0.2.1" headers = "0.3" main.rs use
但是，尽管 TypeScript 和 JavaScript 适合大多数 Web 应用程序，但它们可能难以满足计算密集型任务的需求，如神经网络训练和推理、机器学习和加密应用等。...package.json、node_modules、index.js 和其他 NPM 工件引入了不必要的复杂性。 于是，Deno 在管理依赖项时有意选择了一些方式来避免上述问题。...应用程序是使用 TypeScript 或 JavaScript 编写的，在代码中将依赖项明确声明为 import 语句，并带有完整的 URL，链接到依赖项的源代码。...同样，用一条命令就能安装 ssvmup 依赖项。...例如，如果没有 ssvmup 和 wasm-bindgen，你就无法使用字符串或数组。
我将 cargo.toml 中所有的依赖放在下面。...= { version = "1.0", features = ["derive"] } serde_json = "1.0" log 和 pretty_env_logger 是我们在 wrap 中使用的...warp 和 sqlx 都需要依赖于 tokio; sqlx 的 features 需要看 sqlx 的文档，它在 0.7 版本可能会发生比较大的变化。...目前的依赖表明 sqlx 的异步运行时是 tokio, 驱动是 postgres, 支持 macros 宏，支持 chrono 时间类型； serde 是序列化框架，serde_json 是基于 serde...实现的 json 序列化和反序列化框架。
导入即可 source /opt/tablecreate/CreateHiveODSTable.hql 表的特性： JSON表【hive表解析JSON格式的数据】（默认情况下Hive的表无法解析JSON...格式，需要手动设定） 如果JSON属性和表的字段相同，那么可以正常解析 如果JSON属性少于表的字段，那么存在的属性可以正常解析，不存在的字段会设定为null 如果JSON属性多于表的字段，那么多于属性不做解析...如果JSON属性和表的字段会进行不区分大小写的解析 tsv表【hive表解析tsv格式的数据】（默认情况下Hive的表无法解析tsv格式，需要手动设定） 对于日志表： 数据来源是web服务器采集到Kafka...SERDE 是 serialization/deserialization（序列化和反序列化）的缩写。在 Hive 中，不同的数据格式需要不同的 SERDE。...这里使用的是 JsonSerDe，它处理 JSON 格式的数据。这意味着在数据读写时会将 JSON 数据转换为 Hive 可识别的格式。
$ bin/hive 2）显示数据库 hive (default)> show databases; 3）创建数据库 hive (default)> create database gmall; 4）使用数据库...需要注意： 在使用hive读取表的时候，如果不走MR任务，会按照此表指定的InputFormat格式来读取，如果走MR任务，会按照Hive自身默认的读取格式来读取； Outputformat： 往这张表写数据时用的...SerDe：序列化和反序列化； ROW FORMAT SERDE 是指定序列化和反序列化器； STORED AS TEXTFILE ： hdfs存储格式； 字段依赖于Json字符串 -...表 的字段名必须和Json中的Key保持一致！...'org.apache.hadoop.hive.serde2.JsonSerDe' LOCATION '/warehouse/gmall/ods/ods_log_inc/'; 建表的时候，将启动日志的字段和页面日志的合并到一起
比如，如果想要把响应的某个嵌套字段里的某个数组里添加一项，这用配置描述起来几乎不可能，只能引入 DSL。...原因有几个： rhai 使用非常简单，它的语法也不会给使用者带来太大负担； rhai 引擎和 Rust 集成度很高，它的 Dynamic 类型和 serde_json 的 Value 类型类似，都可以很方便地转换成...对于上面的配置，可以用如下数据结构表述： 通过 serde，无论配置是什么格式，只要语法正确，配置都可以一句话就反序列化成对应的数据结构使用。...执行引擎 尽管我们确定了用 rhai 来做脚本支持，但在代码中直接使用 rhai 的功能并不是一个好习惯，应该先设计一套针对我们自己的系统使用脚本的 trait。...，这有利于有利于减少依赖的泄露，这样，别的 crates 只需要和这个 crate 发生关系，而不需要引入 rhai。
: Unit = { val path = args(0) //1)创建相应的Context val sparkConf = new SparkConf() //在测试或者生产中，AppName和Master...val people = sqlContext.read.format("json").load(path) people.printSchema() people.show() //3)关闭资源...的使用 启动thriftserver,默认端口是10000 ....image.png 3.thriftserver 和 spark-shell/spark-sql 的区别: spark-shell,spark-sql都是一个spark application thriftserver...不管你启动了多少个客户端(beeline/code)，永远都是一个spark application，解决了一个数据共享的问题，多个客户端可以共享数据 ---- 4.4 jdbc方式编程访问 1.添加maven依赖
，适合直接放在zeppelin/lib下以避免 Hive或Spark SQL在集群上找不到对应Hudi依赖。...所以建议将集群的spark jar 、parquet jar以及相关依赖的jar做全面升级，更好地适配Hudi的能力。...问题原因：当向Hive metastore中读写Parquet表时，Spark SQL默认将使用Spark SQL自带的Parquet SerDe（SerDe：Serialize/Deserilize的简称...,目的是用于序列化和反序列化），而不是用Hive的SerDe，因为Spark SQL自带的SerDe拥有更好的性能。...方法二：编辑 zeppelin/conf/interpreter.json添加 interpreter "spark.sql.hive.convertMetastoreParquet": {
不但降低cpu使用率，同时提升性能 过程宏框架，syn和quote（分别解析和生成词条流） 我们知道syn和quote结合起来是实现过程宏的主要方式，但是syn和quote仅支持rust语法规范。...答案就是让我们的语法糖转换为符合rust规范的语法，让syn和quote能够正常解析和生成词条流 关于扩展性-包装serde_json还是拷贝serde_json源码？...我们执行的表达式参数都是json参数，这里涉及使用到serde_json。但是serde_json其实不具备 类似 serde_json::Value + 1 的语法规则，你会得到编译错误！...（语法不支持）解决方案：impl std::ops::Add for serde_json::Value{} 实现标准库的接口即可支持。...语法糖语义和实现trait 支持扩展 （孤儿原则）解决方案: 实现自定义结构体，并依赖serde_json::Value对象，并实现该结构体的语法规则支持！
提供的锁（该锁使用tokio运行时.await 调度来模拟锁定和等待，是不会阻塞线程的）。...3 改写sqlx-core的代码以支持serde_json传参和解码结构体，使用json结构当然会大大简化我们的序列化操作~~ 任何Orm框架基本上都是使用TCP协议 使用流 例如mysql的协议返回数据行...as Option> { let mut m = serde_json::Map::new(); let keys = row.names.keys...; m.insert(key, v); } arr.push(serde_json::Value::Object(m));...= null: AND id in ( trim ',': for item in ids: #{item}, )"#; let data: serde_json
use axum::{ response::{ Response, IntoResponse }, Json, http::StatusCode }; use serde...目前,它已经对常规数据都有了原生支持,比如获取单独的 header、路径、查询、表单和 JSON。...use axum::Json; use serde_json::Value; async fn my_function( Json(json): Json ) -> Result { // ...我们的代码 } 上面代码虽然能够获取到数据，但是因为我们使用的是 serde_json::Value,它的结构的动态多变的，可以包含任何内容。...(在Rust 赋能前端-开发一款属于我们的前端脚手架中我们使用serde_json处理json文件) 为了能够达到我们想要的目标，我们尝试使用一个实现了 serde::Deserialize 的 Rust
相比之前我使用过的 Rust web 框架，如 rocket，actix-web，axum 对我最大的吸引力就是它优雅的架构：它没有选择从零开始另起炉灶，而是以同样非常优秀的 tower 库的 Service...; let value = serde_json::from_slice(&bytes).map_err(InvalidJsonBody::from_err)?...} } } 这个实现很好理解，就是判断如果 request body 是 Json，就使用 serde_json 反序列化出 T，返回 Json。...这里 T 需要是 DeserializeOwned，也就是任何实现了 serde::Deserialize 的数据结构，就可以使用 Json extractor 从 request body 中得到反序列化好的结果...到现在为止，我们应该领略到了 axum 设计上的精妙：通过 extractor，axum 成功解决了两个看似互斥的困扰 web 框架的问题：灵活性和可复用性。
这是因为 JSON 是上下文极其相关的，在上一个 token 解析完成之前，你无法解析下一个 token。 从这一点上，我们大概也能推断，JSON 的解析效率是非常低效的，令人发指的低效。...因而如果你能在任何需要序列化的场合尽量减少对 JSON 的使用，你的系统的性能会大大提升。...即便你不得不使用 JSON，也尽量使用一门强类型的语言，为 JSON 定义好类型，然后用这个类型去辅助 JSON 的解析。...Rust 中的 serde_json，如果你用 Value （一个比较通用的数据结构）去解析而不是用某个定义好的 Struct 去解析 JSON，效率会相差一倍。...这是因为内存中的 数据结构无法和序列化出来的 buffer 一一对应，它有一个 VLE 处理的过程。
具体来说，rust/src/tools/miri/build.rs文件的主要职责包括： 声明所需的依赖项：构建过程通常需要依赖其他的库和工具。...在这个构建脚本中，会声明所需的依赖项，以确保构建过程能够成功进行。 设置环境：在构建脚本中，会设置适当的环境变量，以确保构建过程在正确的环境下进行。例如，设置编译器路径、链接器路径等。...具体来说，主要功能如下： 导入必要的依赖库：通过使用use关键字导入Miri工具所需的其他Rust模块、结构和函数。 定义和解析命令行参数：使用clap库来定义和解析命令行参数。.../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。...以下是 setup.rs 的主要功能： 导入必要的依赖项和模块：std::env 用于设置环境变量，std::path 用于处理路径，std::process::Command 用于执行shell命令。
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