序列化和反序列化在很多项目中都有应用，Kubernetes也不例外。Kubernetes中定义了大量的API对象，为此还单独设计了一个包(https://github.com/kubernetes/api)，方便多个模块引用。API对象在不同的模块之间传输(尤其是跨进程)可能会用到序列化与反序列化，不同的场景对于序列化个格式又不同，比如grpc协议用protobuf，用户交互用yaml(因为yaml可读性强)，etcd存储用json。Kubernetes反序列化API对象不同于我们常用的json.Unmarshal()函数(需要传入对象指针)，Kubernetes需要解析对象的类型(Group/Version/Kind)，根据API对象的类型构造API对象，然后再反序列化。因此，Kubernetes定义了Serializer接口，专门用于API对象的序列化和反序列化。本文引用源码为kubernetes的release-1.21分支。
目前JSON已成为当前互联网及各类业务系统的主要数据交换方式之一，且随着新一代软件平台“微服务”架构的流行，JSON格式数据将会更多地出现在不同的业务平台中。 另一个更加具体的应用是，在Power BI中自定义不同的颜色主题时，就是将系列颜色编码编制成一个JSON文件，然后导入到Power BI中——多了解一些关于JSON文件的知识，没准很快就在哪个地方碰到用上了。
随着云原生的发展（云原生的下一个五年在哪里？），逐步进入深水区，业界需要一种统一的事件定义和描述规范，以提供跨服务、跨平台的交互能力。CloudEvents事件规范应运而生，并得到了行业的广泛关注，包括主要的云提供商和 SaaS 公司。
Joseph Fultz Chris Mabry 下载代码示例 过去几个月中，我和一位同事一直在从事一个利用 Microsoft Extensibility Framework (MEF) 的项目。
最近遇到这个问题，JS对象和JSON格式数据的相互转换。其实，也就是两个问题：JS对象转换成为JSON格式数据、JSON格式数据转换成为JS对象 目前的项目数据交互几乎都用JQuery，所以处理流程是：前端页面数据-》JS对象-》jQuery提交-》python处理，另外一种就是倒过来。python肯定不能直接处理JS对象数据，所以要把JS对象转换成为python能处理的一种数据格式（通常是字典dict），同样，python取数据反馈到前端也要把字典数据转换成JS能处理的对象，这个中间转换数据格式通常就是J
在MySQL与PostgreSQL的对比中，PG的JSON格式支持优势总是不断被拿来比较。其实早先MariaDB也有对非结构化的数据进行存 储的方案，称为dynamic column，但是方案是通过BLOB类型的方式来存储。这样导致的问题是查询性能不高，不能有效建立索引，与一些文档数据库对比，优势并不大，故在社区 的反应其实比较一般。当然，MariaDB的dynamic column功能还不仅限于非结构化数据的存储，但不在本文进行展开。 MySQL 5.7.7 labs版本开始InnoDB存储引擎已经原生
很多人在初用docker的时候，很多时候都忘记或不知道docker中需要保留的数据需要挂载到宿主机文件夹到容器内部对应目录（当然除了挂载宿主机目录，还有其他解决方案，我们后面会有文章介绍）
在进行数据处理和交互时，经常会遇到将数据转换为JSON格式的需求。然而，有时候在尝试将某些数据类型转换为JSON时，可能会遇到TypeError: Object of type 'float32' is not JSON serializable的错误。本文将介绍这个错误的原因以及如何解决它。
在进行数据处理和分析时，我们经常会使用Python的NumPy库来处理数组和矩阵。然而，在将NumPy数组转换为JSON格式时，有时会遇到一个常见的错误：Object of type 'ndarray' is not JSON serializable。这个错误意味着NumPy数组不能直接被转换为JSON格式。
大海：会单个的就应该会批量的啊。仔细观察一下你导入单个文件的，里面其实就是用Json.Document函数对文本文件进行解析（详见文章《PQ-数据获取：文本文件中的JSON数据提取》）
构建包的过程有些复杂，但从长远来看是值得的，尤其是可以创建属于自己的Python包。本文的目的是通过对构建一个新发行包的案例研究，让您了解需要构建什么以及如何构建python包的基础知识。
前端页面数据-》JS对象-》jQuery提交-》python处理，另外一种就是倒过来。
反模式：使用泛型属性表。这种设计成为实体-属性-值（EAV），也可叫做开放架构、名-值对。
你准备好面试了吗？呀，需要Hadoop面试题知识！不要慌！这里有一些可能会问到的问题以及你应该给出的答案。
修复了一些之前的问题, 比如做过online ddl (instant)的表解析的时候就需要注意record header的第2bit 标记位.
什么是元数据？元数据是关于数据的描述，存储着关于数据的信息，为人们更方便地检索信息提供了帮助。 pytest 框架里面的元数据可以使用 pytest-metadata 插件实现。文档地址https://pypi.org/project/pytest-metadata/
日常工作中有时会遇到批量导入文件的场景，比如：excel,csv,json，手工合并是一种比较简单的方法，就是效率太低，PowerQuery最适合做这种事了，PowerQuery默认就有导入文件夹的选择，可以轻松实现批量导入。（格式要一致）
PICT是一款功能强大的信息收集和事件响应工具，该工具可以帮助广大研究人员在受感染的终端节点中收集各种信息，以辅助进行网络安全事件应急响应。这些数据可能不够完整，但确实能够捕捉到很多有价值的取证信息。如果你想要获取完整的取证数据，你可以尝试获取完整的内存转储数据，并导出整个驱动器的镜像。
注：PEP = Python Enhancement Proposal （Python增强建议书，即Python开发规范） 摘要 本PEP详细说明了Python软件包要在选定的构建（Build）系统上运行时，应该如何指定其依赖关系。本规范引入了一个新的配置文件，用于指定软件包的构建依赖关系（假定今后的配置会使用相同的配置文件作为参考）。 基本原理 当Python首次开发用于构建项目、软件分发的工具时，distutils [1]是选定的解决方案。随着时间的推移，setuptools [2]越来越流行，它在
JSON格式是网站和API使用的通用标准格式，现在主流的一些数据库（如PostgreSQL）都支持JSON格式。在本文中，我们将介绍如何使用Python处理JSON数据。首先，让我们先来看看JSON的定义。
本文介绍基于Python，读取JSON文件数据，并将JSON文件中指定的键值对数据转换为.csv格式文件的方法。
搭建一套数据治理体系耗时耗力，但或许我们没有必要从头开始搞自己的数据血缘项目。本文分享如何用开源、现代的 DataOps、ETL、Dashboard、元数据、数据血缘管理系统构建大数据治理基础设施。
为了在将Excel文件转换为JSON格式时保留原始数据类型，您可以使用Python库，例如pandas和json。
Docker Plugin 是 Docker 社区提供的一种扩展机制，可以通过插件来增强 Docker 引擎的功能。Docker Plugin 可以让我们快速、轻松地扩展 Docker 引擎的功能，将其变得更加灵活和可定制化。
在项目中，由于数据量为几百万甚至千万级别，如果一个executor装载的对象过多，会导致GC很慢。项目中，我们使一个worker节点执行app时启动多个executor，从而加大并发度，解决full GC慢的问题。同时，由于启动了多个exeucute，在内存与核数不变的情况下，需要调整分配给每个execute的内存数及核数。
问题导读 1.Atlas中实体具体指什么？ 2.如何为Flink创建Atlas实体类型定义？ 3.如何验证元数据收集？ 在Cloudera Streaming Analytics中，可以将Flink与Apache Atlas一起使用，以跟踪Flink作业的输入和输出数据。 Atlas是沿袭和元数据管理解决方案，在Cloudera Data Platform上受支持。这意味着可以查找，组织和管理有关Flink应用程序以及它们如何相互关联的数据的不同资产。这实现了一系列数据管理和法规遵从性用例。 有关Atlas的更多信息，请参阅Cloudera Runtime文档。 Flink元数据集合中的Atlas实体 在Atlas中，表示Flink应用程序，Kafka主题，HBase表等的核心概念称为实体。需要了解Flink设置中实体的关系和定义，以增强元数据收集。 为Flink创建Atlas实体类型定义 在提交Flink作业以收集其元数据之前，需要为Flink创建Atlas实体类型定义。在命令行中，需要连接到Atlas服务器并添加预定义的类型定义。还需要在Cloudera Manager中为Flink启用Atlas。 验证元数据收集 启用Atlas元数据收集后，群集上新提交的Flink作业也将其元数据提交给Atlas。可以通过请求有关Atlas挂钩的信息来在命令行中使用消息验证元数据收集。 Flink元数据集合中的Atlas实体 在Atlas中，表示Flink应用程序，Kafka主题，HBase表等的核心概念称为实体。需要了解Flink设置中实体的关系和定义，以增强元数据收集。 在向Atlas提交更新时，Flink应用程序会描述自身以及用作源和接收器的实体。Atlas创建并更新相应的实体，并从收集到的和已经可用的实体创建沿袭。在内部，Flink客户端和Atlas服务器之间的通信是使用Kafka主题实现的。该解决方案被Atlas社区称为Flink挂钩。
一、（代码spiderprac03） 利用参数给服务器传递信息时，直接写人类可读的参数是不可以的，参数格式要为dict字典结构，然后必须用parse功能来编码。
◆ moco介绍 moco框架是github上的一个开源项目，可模拟http,https,Socket协议的mock操作。如果大家不了解什么是mock请参考文章： 什么是mock 这里重点介绍moco的standolone方式的用法！下载地址： https://github.com/dreamhead/moco，点击下图中的Download Standalone Moco Runner 即可 启动moco 非常的简单 java -jar moco-runner-<version>-standalone.j
Hadoop 作为MR 的开源实现，一直以动态运行解析文件格式并获得比MPP数据库快上几倍的装载速度为优势。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。 1、hadoop 文件格式简介 目前 hadoop 中流行的文件格式有如下几种： （1）SequenceFile SequenceFile是Hadoop API 提供的一种二进制文件，它将数据以<key,value>的形式序列化到文件中。这种二进制文件内部使用Hadoop 的
设计mysql表结构的时候，有很多数据类型供我们选择，下面来介绍下mysql8中常用的数据类型。
好久没更新Python相关的内容了，这个专题主要说的是Python在爬虫方面的应用，包括爬取和处理部分
Document Store 文档存储，又称为面向文档的数据库。在这篇文章里将简要介绍一下什么是文档存储？它与传统的关系型数据库有什么区别？以及MySQL是如何实现文档存储的。
当我们点击加载更多时可以通过开发者工具 Network选项中的XHR 来获取动态加载的js
会话（session）是任何基于 HTTP 的 web 框架的重要组成部分。它使得 web 服务器可以记录重复请求的 HTTP 客户端而不需要对每一次请求重新进行认证。记录会话的方式有多种。其中的一些方法不需要你服务器保持会话数据（如 JSON Web Tokens），而另外一些则需要。
网络传输是一种常见的数据传输场景，在传输前，我们先将编程语言对象序列化为json/xml文件；在传输后，在将json/xml文件反序列化为对应语言的对象。
作为数据科学家的第一个任务，就是做网页爬取。那时候，我对使用代码从网站上获取数据这项技术完全一无所知，它偏偏又是最有逻辑性并且最容易获得的数据来源。在几次尝试之后，网页爬取对我来说就几乎是种本能行为了。如今，它更成为了我几乎每天都要用到的少数几个技术之一。
花下猫语：对于 JSON 数据格式，相信你并不陌生（如果不知道，那正好系统地了解下）。然而，关于它的诞生与发展过程，你是否了解呢？关于它的几种数据格式、使用场景以及注意事项，你是否熟知呢？今天分享一篇长文，一起来学习下吧~
ETL基本上就是数据采集的代表，包括数据的提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）。数据源是整个大数据平台的上游，数据采集是数据源与数仓之间的管道。在采集过程中针对业务场景对数据进行治理，完成数据清洗工作。
经常用Jupyter Notebook写Python代码，看到这个需求不是想去找轮子而是想自己做解析和合并。通过深入文件格式去加深对Jupyter Notebook的了解。用Jupyter 写代码有很多优势：交互式的编程体验、文档图表整合、扩展性强而且非常容易复现结果。
在创建 docker 的镜像和容器后，还需要对容器进行数据管理，以便能与主机、不同容器之间进行交换数据。
2020年6月，ESET研究人员发现了一个未知的攻击活动，研究表明该攻击活动使用新的Lazarus后门，ESET研究人员将其称为Vyveva，用于攻击南非的一家货运物流公司。后门由多个组件组成，并通过Tor网络与其C2服务器通信。到目前为止，已经能够找到其安装程序，加载程序和主要payload：具有TorSocket DLL的后门。
專 欄 ❈本文作者：赖明星 博客地址： https://www.zhihu.com/people/mingxinglai❈ 在这篇文章里，我们将会介绍4个Python解释器自身提供的小工具。这些小工具在笔者的日常工作中经常用到，减少了各种时间的浪费，然而，却很容易被大家忽略。每当有新来的同事看到我这么使用时，都忍不住感叹，原来Python还隐藏了这么好用的功能。下面就来看一下Python自带的几个小工具 一、1秒钟启动一个下载服务器 在实际工作中，时不时会有这样的一个需求：将文件传给其他同事。将文件传给同事
随着MYSQL 8 越来越稳定，并且开始使用的人和公司越来越多起来，掌握MYSQL 8 的工具变得越来越重要。不赶到别人前头，那就只能follower.
引言：设计数据存储方案时，Feed流、IM消息、订单等一些典型业务场景的，都有比较多的技术文章和教学课程；在线Excel场景下的文章却很匮乏，所以把自己近期对在线Excel存储选型的一些思考写下来，和大家一起交流。
主要功能：json就是一种在各个编程语言中流通的数据格式，负责不同编程语言中的数据传递和交互. 类似于：
Json是一种轻量级的数据交换格式，具有数据格式简单，读写方便易懂等很多优点。用它来进行前后端的数据传输，大大的简化了服务器和客户端的开发工作量。
JSON格式使您不必创建自己的数据格式，如果您已经了解Python，它就特别容易学习。这是在Python中使用它的方法。
0. SparkSQL SparkSQL完全脱离了Hive的限制。 SparkSQL支持查询原生的RDD。
1、使用MySQLdb读取出来的数据是unicode字符串，如果要写入redis的hash中会变成
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