1.丰富的数据结构 2.使用快速的压缩二进制数据格式 3.提供容器文件用于持久化数据 4.远程过程调用RPC 5.简单的动态语言结合功能，Avro 和动态语言结合后，读写数据文件和使用 RPC 协议都不需要生成代码，而代码生成作为一种可选的优化只值得在静态类型语言中实现。
Avro 依赖于模式。 读取 Avro 数据时，写入时使用的模式始终存在。 这允许在没有每个值开销的情况下写入每个数据，从而使序列化既快速又小。 这也便于使用动态脚本语言，因为数据及其模式是完全自描述的。
使用传统的 avro API 自定义序列化类和反序列化类比较麻烦，需要根据 schema 生成实体类，需要调用 avro 的 API 实现 对象到 byte[] 和 byte[] 到对象的转化，而那些方法看上去比较繁琐，幸运的是，Twitter 开源的类库 Bijection 对传统的 Avro API 进行了封装了和优化，让我们可以方便的实现以上操作。
Apache Avro（以下简称 Avro）是一种与编程语言无关的序列化格式。Doug Cutting 创建了这个项目，目的是提供一种共享数据文件的方式。
群里有小伙伴在问一个数据格式转换的问题：将数值转换为1位小数的形式。听这么问，当然很容易以为这是个简单的取小数位问题，那直接Number.Round就搞定了：
该处理器执行SQL语句，返回avro格式数据。处理器使用流式处理，因此支持任意大的结果集。处理器可以使用标准调度方法将此处理器调度为在计时器或cron表达式上运行，也可以由传入的流文件触发。SQL语句来源可以来自该处理器属性SQL select query，也可以来自上一个处理器的输出流（UTF-8格式）（GenerateTableFetch，ConvertJsonToSql等等生成的流内容中的SQL语句，类似于insert into。。。value （？。。。），这个？的值是存在于流属性中的：sql.args.N.value sql.args.N.type ，ExecuteSQL会自动装配并执行）
SAP Business Objects数据服务是一种提取，转换和加载（ETL）工具，用于在源环境和目标环境之间移动和操作数据。 SAP数据服务提供了一个数据管理平台，可支持各种举措，包括商业智能，数据迁移，应用程序集成和更多特定应用程序。 SAP Data Services是应用程序中的可执行组件，可以在批处理或实时（服务）架构中部署。
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你需要将SVG文件转换为PNG、JPEG、TIFF、WEBP 和 HEIF 格式吗？本文将指导你如何转换为所有这些类型的格式。
Iceberg项目2017年由Netflix发起， 它是在2018年被Netflix捐赠给Apache基金会的项目。在2021年Iceberg的作者Ryan Blue创建Tabular公司，发起以Apache Iceberg为核心构建一种新型数据平台。
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
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。
概述 SQL是强类型语言。也就是说，每个数据都与一个决定其行为和用法的数据类型相关联。OushuDB 有一个可扩展的数据类型系统， 该系统比其它SQL实现更具通用性和灵活性。因此，OushuDB 中大多数类型转换是由通用规则来管理的， 而不是由专门的试探法分析的，这种做法允许使用混合类型的表达式， 即便是其中包含用户定义的类型也如此。 OushuDB 扫描/分析器只将词法元素分解成五个基本种类： 整数、浮点数、字符串、标识符、关键字。大多数非数字类型首先表征为字符串，SQL 语言定义允许声明字符串的类型名，
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。这些数据结构在内存之中被优化为CPU可以高效访问和操作的结构（通常这是操作系统的任务，并不需要程序员操心）。
监控是Spark非常重要的一部分。Spark的运行情况是由ListenerBus以及MetricsSystem 来完成的。通过Spark的Metrics系统，我们可以把Spark Metrics的收集到的信息发送到各种各样的Sink，比如HTTP、JMX以及CSV文件。 目前支持的Sink包括：
OushuDB 有一个可扩展的数据类型系统， 该系统比其它SQL实现更具通用性和灵活性。因此，OushuDB 中大多数类型转换是由通用规则来管理的， 而不是由专门的试探法分析的，这种做法允许使用混合类型的表达式， 即便是其中包含用户定义的类型也如此。
无论你将kafka当作一个队列、消息总线或者数据存储平台，你都需要通过一个生产者向kafka写入数据，通过一个消费者从kafka读取数据。或者开发一个同时具备生产者和消费者功能的程序来使用kafka。 例如，在信用卡交易处理系统中，有一个客户端的应用程序（可能是一个在线商店）在支付事物发生之后将每个事物信息发送到kafka。另外一个应用程序负责根据规则引擎去检查该事物，确定该事物是否被批准还是被拒绝。然后将批准/拒绝的响应写回kafka。之后kafka将这个事物的响应回传。第三个应用程序可以从kafka中读取事物信息和其审批状态，并将他们存储在数据库中，以便分析人员桑后能对决策进行检查并改进审批规则引擎。 apache kafka提供了内置的客户端API，开发者在开发与kafka交互的应用程序时可以使用这些API。 在本章中，我们将学习如何使用kafka的生产者。首先对其设计理念和组件进行概述。我们将说明如何创建kafkaProducer和ProducerRecord对象。如何发送信息到kafka，以及如何处理kafak可能返回的错误。之后，我们将回顾用于控制生产者行为的重要配置选项。最后，我们将深入理解如何使用不同的分区方法和序列化。以及如何编写自己的序列化器和分区器。 在第四章我们将对kafka消费者客户端和消费kafka数据进行阐述。
在数据处理领域，数据分析师在数据湖上运行其即席查询。数据湖充当分析和生产环境之间的接口，可防止下游查询影响上游数据引入管道。为了确保数据湖中的数据处理效率，选择合适的存储格式至关重要。
All：判断 Observable 发射的所有的数据项是否都满足某个条件； Amb：给定多个 Observable，只让第一个发射数据的 Observable 发射全部数据； And/Then/When：通过模式（And条件）和计划（Then次序）组合两个或多个 Observable 发射的数据集； Average：计算 Observable发射的数据序列的平均值，然后发射这个结果； Buffer：缓存，可以简单理解为缓存，它定期从 Observable 收集数据到一个集合，然后把这些数据集合打包发射，而不
WebServer/ApplicationServer分散在各个机器上，然而我们依旧想在Hadoop平台上进行统计分析，如何将日志收集到Hadoop平台呢？
我最近致力于基于Apache Kafka的水平可扩展和高性能数据摄取系统。目标是在文件到达的几分钟内读取，转换，加载，验证，丰富和存储风险源。系统收到银行上游风险提要并处理数据以计算和汇总多个风险提供系统和运行的运行信息。
在本次实验中，您将在 Cloudera SQL Stream Builder使用 SQL 语言查询和操作数据流。SQL Stream Builder 是一项功能强大的服务，使您无需编写 Java/Scala 代码即可创建 Flink 作业。
本文是关于如何在实时分析中使用云原生应用程序对股票数据进行连续 SQL 操作的教程。
原文链接：https://blogs.itemis.com/en/typescript-code-generation-with-yakindu-statechart-tools
这篇博文讨论了在大数据环境中使用面向 OLAP 的数据库。重点关注 Hive 作为用于实现大数据仓库 (BDW) 的 SQL-on-Hadoop 引擎，探讨如何在 Hive 中将维度模型转换为表格模型。文章还介绍了 Druid 等新兴技术，用于对大型数据集进行实时分析。
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NSCTF "SteinsGate"详细writeup From ChaMd5安全团队核心成员 sherlly 0x00 前言 挺不错的一道题，思路值得学习，所以简单记录下。 0x01 恢复文件 查看文件头为PK,改后缀名为zip，解压得到三个文件，分别是 flag.enc：加密后的flag encryption：加密算法脚本 一段base64：解码后转二进制文件，查看文件头JFIF,为图片（DivergenceMeter.jpg） 0x02 读加密算法逻辑 算法逻辑主要可分为两部分： 1.对t0的求解。
当人们讨论使用apache kafka构建数据管道时，他们通常会应用如下几个示例，第一个就是构建一个数据管道，Apache Kafka是其中的终点。丽日，从kafka获取数据到s3或者从Mongodb获取数据到kafka。第二个用例涉及在两个不同的系统之间构建管道。但是使用kafka做为中介。一个例子就是先从twitter使用kafka发送数据到Elasticsearch，从twitter获取数据到kafka。然后从kafka写入到Elasticsearch。 我们在0.9版本之后在Apache kafka 中增加了kafka connect。是我们看到之后再linkerdin和其他大型公司都使用了kafka。我们注意到，在将kafka集成到数据管道中的时候，每个公司都必须解决的一些特定的挑战，因此我们决定向kafka 添加AP来解决其中的一些特定的挑战。而不是每个公司都需要从头开发。 kafka为数据管道提供的主要价值是它能够在管道的各个阶段之间充当一个非常大的，可靠的缓冲区，有效地解耦管道内数据的生产者和消费者。这种解耦，结合可靠性、安全性和效率，使kafka很适合大多数数据管道。
Earth Engine 中的集合使用优化进行处理，这些优化通过将集合转换为 aList或Array类型而被破坏。除非您需要随机访问集合元素（即您需要获取集合的第 i 个元素），否则请在集合上使用过滤器来访问单个集合元素。以下示例说明了类型转换（不推荐）和过滤（推荐）以访问集合中的元素之间的区别：
我的CN華少博客建设也有一段时间了，这段时间想去更新一下文章，突然发现原来的源码被我不知道弄到哪里去了，于是乎我又准备重新建一个项目，并在其基础上更换一套新的模板，并与Typore中的.md文件进行使用尝试，近期这几篇可能就是这个系列来进行了。 另之前开设的SSO统一身份认证近期没有再进行更新，后续会对其进行补充，请大家持续关注。
应用程序不可避免地需要随时间而变化、调整。在大多数情况下，更改应用程序功能时，也需要更改其存储的数据：可能需要捕获新的字段或记录类型，或者需要以新的方式呈现已有数据。
序列化是指将结构化对象转化为字节流以便在网络上传输或写到磁盘进行永久存储的过程。反序列化是指将字节流转回结构化对象的逆过程。
项目中使用的是mongodb数据库，在测试数据入库的时候，会根据源数据，然后生成一个自增的id到数据库里面，然后线上和测试环境针对同一条数据的id是不一致的。某些数据又只有id与线上匹配上的时候，才能关联上更多的数据，因此，我会去写一个脚本将同一条数据，将测试环境的id改成和线上的一致。但可能由于脚本写的还不够完善，导致数据库里面可能会写入一些重复id的记录进去，然后id又没有加唯一索引。有重复的数据又会导致正常执行etl任务会报错，因此，需要查询出在mongodb里面某个字段重复的记录。
由于XML仍然继续用作数据交换格式（主要是在企业应用程序中），因此了解如何以编程方式操纵XML文件的内容可能非常有用。 您可以轻松地在Node.js中编写一个小的脚本来立即进行更改，而不必手动编辑数百行XML。 在 之前的文章中，我们研究了如何通过使用开源 xml2js模块将XML文件转换为Node.js中的JSON对象。 今天，您将学习如何使用Node.js编辑XML文件。
这个文档是针对ASP.NET Web API的。如果你对ASP.NET Core感兴趣，请参见ASP.NET Core文档。
一、在HTML中使用javascript 1.直接是用<script></script>标签。 2.外部引入 <script type="javascript" src="../app/js/test/test1.js"></script> 一般会放在浏览器的底部，让页面先加载出来，避免JS文件过多过大时，页面加载延迟，出现一直空白的情况。 文档类型 DOCTYPE是Document Type（文档类型）的简写，在页面中，用来指定页面所使用的XHTML（或者HTML）的版本。 不同文档模式主要影响CSS内容
Thrift是Facebook开源提供的一个高性能，轻量级RPC服务框架，其产生正是为了满足当前大数据量、分布式、跨语言、跨平台数据通讯的需求。 但是，Thrift并不仅仅是序列化协议，而是一个RPC框架。相对于JSON和XML而言，Thrift在空间开销和解析性能上有了比较大的提升，对于对性能要求比较高的分布式系统，它是一个优秀的RPC解决方案；但是由于Thrift的序列化被嵌入到Thrift框架里面，Thrift框架本身并没有透出序列化和反序列化接口，这导致其很难和其他传输层协议共同使用（例如HTTP）。
iOS 10引入了一种新的系统，用于计算距离，长度，面积，体积，持续时间以及更多测量值。让我们从简单的事情开始。如果您六英尺高，则可以创建一个Measurement实例，如下所示：
这题目的第一个想法，我们可能直接会考虑计算机的思维直接强行遍历，最终遍历到一个最大的8位数，并且数值中不能包含8和9的所有数的个数，这样的想法虽然可以解题，但是比较粗暴，效率低。此题，我们可以结合数学观察思维，可以使得我们的代码运行效率更高！
除了Writable，Avro也是MapReduce中常用的序列化框架之一。Avro是一种数据序列化格式，支持动态类型和架构演进，并且可以生成多种编程语言的代码库。在MapReduce中，用户可以通过Avro的API来进行数据的序列化和反序列化。
举个例子，在JVM中，对象是以一定形式存在于内存中，然后被JVM识别从而可以以“对象”的方式是用它。那么序列化是什么呢，简单来说就是把内存中的对象的状态先以一种方式导出保存下来以便今后在某地方能够继续使用它。
作者：matrix 被围观: 3,474 次 发布时间：2017-09-19 分类：零零星星 | 无评论 »
前端发展到现阶段，很多时候都不会直接运行源代码，可能需要对源代码进行合并、压缩、转换等操作，真正运行的是转换后的代码
在机器学习和计算机视觉领域，光学字符识别（optical character recognition, OCR）长期以来都是人们研究的重要主题之一。OCR 很简单，就是将文档照片或场景照片转换为机器编码的文本。
领域驱动设计DDD（Domain Driven Design）提出了从业务设计到代码实现一致性的要求，不再对分析模型和实现模型进行区分。也就是说从代码的结构中我们可以直接理解业务的设计，命名得当的话，非程序人员也可以“读”代码。这与微服务设计中的约定优于配置不谋而合，如果你熟悉英文，那么直接根据包名和类名就可以直接解读出程序开发者所构建的业务的大概意图。
Kafka Connect 是一种用于在 Apache Kafka 和其他系统之间可扩展且可靠地流式传输数据的工具。 它使快速定义将大量数据移入和移出 Kafka 的连接器变得简单。 Kafka Connect 可以摄取整个数据库或从所有应用程序服务器收集指标到 Kafka 主题中，使数据可用于低延迟的流处理。 导出作业可以将数据从 Kafka 主题传送到二级存储和查询系统或批处理系统进行离线分析。
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