在GATK4的best practice中，不再像以前那样给出每个步骤对应的代码，而是直接给出了官方使用的pipeline。这些pipeline采用WDL进行编写。
我们用Logsatsh写配置文件的时候，如果读取的文件太多，匹配的正则过多，会使配置文件动辄成百上千行代码，可能会造成阅读和修改困难。这时候，我们可以将配置文件的输入、过滤、输出分别放在不同的配置文件里，甚至把输入、过滤、输出再次分离，放在不同的文件里。 这时候，后期再需要增删改查内容的时候，就容易维护了。
我司的项目基本上都是后端java，前端随意。 前端什么技术都有，react、vue、jquery、regular、seajs… 好在构建工具不复杂，也就是用的gulp + webpack 其实，还算是比较灵活了，虽然没有用nodejs，但是java的ftl模板也足够支持前后端分离了。
默认Spark操作Hudi使用表类型为Copy On Write模式。Hudi与Spark整合时有很多参数配置，可以参照https://hudi.apache.org/docs/configurations.html配置项来查询，此外，整合时有几个需要注意的点，如下:
随着 Kubernetes 使用越来越广泛，日志集中收集、展示、告警等都需要考虑的事情。Kubernetes 日志收集方案一般有下面几种：
前言 .NET Core 在配置文件的操作上相对于.NET Framework做了不少改变，今天来聊一聊。关于Configuration的Package都是以Microsoft.Extensions.Configuration开头的支持多种方式的配置，包括内存、Json文件、XML文件等等，今天我们主要用Json格式文件配置来演示。 开始 新建一个ConsoleApp（这里为了方便演示就用控制台程序来演示了，而不用ASP.NET Core），添加两个Package： Install-Package Micr
在android开发中，app和服务器进行数据传输时大多数会用到json。在解析json中通常会用到以下几种主流的解析库：jackson、gson、fastjson。而对于从server端获取的数据量很小时候，我们可能会忽略解析所产生的性能问题。而我在开发的过程中就碰到因为解析json而产生严重的问题。
JSON和JSONP虽然只有一个字母的差别，但其实他们根本不是一回事儿：JSON是一种数据交换格式，而JSONP是一种依靠开发人员的聪明才智创造出的一种非官方跨域数据交互协议。
原文地址：https://dzone.com/articles/how-automatic-streaming-in-mule-4-beta-works
我们以用户通过网络读取一个本地磁盘上文件为例，在说零拷贝之前，我们先要说说一个普通的IO操作是怎样做的
我们在日常电脑操作中，接触和处理最多的，除了上网，大概就是各种各样的文件了，从本节开始，我们就来探讨文件处理，本节主要介绍文件有关的一些基本概念和常识，Java中处理文件的基本思路和类结构，以及接来下章节的安排思路。 基本概念和常识 二进制思维 为了透彻理解文件，我们首先要有一个二进制思维。所有文件，不论是可执行文件、图片文件、视频文件、Word文件、压缩文件、txt文件，都没什么可神秘的，它们都是以0和1的二进制形式保存的。我们所看到的图片、视频、文本，都是应用程序对这些二进制的解析结果。 作为程序员，我
在某些业务场景下，我们需要自己实现文件内容变更监听的功能，比如：监听某个文件是否发生变更，当变更时重新加载文件的内容。
Servlet(接口)---->GenericServlet(抽象类)---->HttpServlet(抽象类)
随着前端的发展，页面特效、交互都在前端层面实现，前端的代码逻辑复杂度增加。 写代码不可能一把唆，都写入一个文件当中，这样可读性不强也不利于后期的维护。 需要利用模块的思想将代码进行划分，使其职责单一且可替换。
中文网：http://nodejs.cn/ 英文网：https://nodejs.org
64 位安装包下载地址 : https://nodejs.org/dist/v4.4.3/node-v4.4.3-x64.msi
内容来源：2018 年 1 月 27 日，润乾软件创始人蒋步星在“TECH INSIGHT 暨 ArchData技术峰会成都站”进行《轻量级大数据引擎》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
根据用户需求，使用fastjson实现Java Bean按字段序列化为json字符串，再根据该json字符串反序列化回Java Bean。
传统的WEB服务器在收到请求后，从磁盘读取数据，然后将数据写到网卡，通过网卡发送给客户端，这一读一写的过程中就涉及数据的拷贝：
lnstat 命令实际上是读取系统“/proc”中目录“/proc/net/stat”下面的文件，来显示当前主机的网络状态的。lnstat 是 rtstat 命令的更新替代命令，功能更完善。
引言 将 Java 对象序列化为二进制文件的 Java 序列化技术是 Java 系列技术中一个较为重要的技术点，在大部分情况下，开发人员只需要了解被序列化的类需要实现 Serializable 接口，使用 ObjectInputStream 和 ObjectOutputStream 进行对象的读写。然而在有些情况下，光知道这些还远远不够，文章列举了笔者遇到的一些真实情境，它们与 Java 序列化相关，通过分析情境出现的原因，使读者轻松牢记 Java 序列化中的一些高级认识。 回页首 文章结构 本文
[接上篇]提到“配置”二字，我想绝大部分.NET开发人员脑海中会立即浮现出两个特殊文件的身影，那就是我们再熟悉不过的app.config和web.config，多年以来我们已经习惯了将结构化的配置定义在这两个XML格式的文件之中。到了.NET Core的时代，很多我们习以为常的东西都发生了改变，其中就包括定义配置的方式。总的来说，新的配置系统显得更加轻量级，并且具有更好的扩展性，其最大的特点就是支持多样化的数据源。我们可以采用内存的变量作为配置的数据源，也可以将配置定义在持久化的文件甚至数据库中。在对配置系统进行系统介绍之前，我们先从编程的角度来体验一下全新的配置读取方式。
这边文章主要是对netcore中的配置框架做一个实战详解，篇幅较长内容涉及比较多，请耐心阅读并进行尝试，均采用控制台程序进行展示。 环境： netcore 3.1.4 win10 vs 2019 16.5.5
Spark操作Iceberg不仅可以使用SQL方式查询Iceberg中的数据，还可以使用DataFrame方式加载Iceberg表中的数据，可以通过spark.table(Iceberg表名)或者spark.read.format("iceberg").load("iceberg data path")来加载对应Iceberg表中的数据，操作如下：
JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，它可以用来存储和传输结构化的数据。在 Java 中，有多种方法可以将 JSON 文件读取为字符串，本文将介绍其中的几种。
在TCP编程中，我们使用协议(protocol)来解决粘包和拆包问题。本文将详解TCP粘包和半包产生的原因，以及如何通过协议来解决粘包、拆包问题。让你知其然，知其所以然。
维基百科中有介绍，在传统的方式里面，读取并通过网络发送一个文件在每次读或者写时都需要两次数据拷贝和两次上下文切换。其中的一次数据拷贝是通过CPU来完成的。通过zero-copy来传送文件可以将上下文切换减少到两次并且 可以消除所有的cpu数据拷贝。原文如下:
MySQL 事务主要用于处理操作量大，复杂度高的数据。 比如说，在人员管理系统中，你删除一个人员，你即需要删除人员的基本资料，也要删除和该人员相关的信息，如信箱，文章等等，这样，这些数据库操作语句就构成一个事务！
想写这个系列很久了，对自己也是个总结与提高。原来在学JAVA时，那些JAVA入门书籍会告诉你一些规律还有法则，但是用的时候我们一般很难想起来，因为我们用的少并且不知道为什么。知其所以然方能印象深刻并学以致用。
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github：https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- Fayson在前面的文章《如何使用StreamSets实现MySQL中变化数据实时写入Kudu》，本篇文章主要介绍如何使用StreamSets实时采集Kafka的数据并将采集的数据写入Kudu。 内容概述 1.测试环境准备 2.准备生产Kafka数据脚本 3.配置StreamSet
解决一个问题不只要搜寻最终的答案，寻找答案的过程同样也是重要的，善于思考与总结总归是好的。
数栈是云原生—站式数据中台PaaS，我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目：FlinkX，FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，也可以采集实时变化的数据，是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star！star！star！
【通知】前面几天向小伙伴们征求了一下意见是否要每天发文章，通过后台有很多的小伙伴都给我留了言，在此首先感谢小伙伴们对公众的支持和关注。然后，经过小伙伴们的大部分的意见，大多数小伙伴还是希望每天发一篇文章，希望能够坚持。同时，我也看到留言说，每天发看不完，这个我现在会把每天更新的文章放在“文章目录”，这样方便翻阅。因此，暂时还是每天都发一篇文章，同时，也希望小伙伴们持续关注，当然，如果小伙伴们能置顶我的公众号的话，那我的福利，你一定能第一时间看到的，哈哈。 如果你只知道实现 Serializable 接口的
.NET的配置支持多样化的数据源，我们可以采用内存的变量、环境变量、命令行参数、以及各种格式的配置文件作为配置的数据来源。在对配置系统进行系统介绍之前，我们通过几个简单的实例演示一下如何将具有不同来源的配置数据构建为一个统一的配置对象，并以相同的方式读取具体配置节的内容。(本篇提供的实例已经汇总到《ASP.NET Core 6框架揭秘-实例演示版》）
问题：java 通过http请求并且返回流数据，使用两次报错。 原因：httpclient的获取实体流只能使用一次，不能重复使用。 解决办法： 方案一： 进行两次请求。 代码不举例子。 方案二： 首先保存流数据，再通过流 reset方法重置游标。 代码： DefaultHttpClient httpClient = new DefaultHttpClient(); HttpPost httpPost = new HttpPost(url); httpPos
Spring Boot 打包成Jar包运行的原理:https://blog.csdn.net/y5492853/article/details/123758851
字节流处理原始的二进制数据 I/O。输入输出的是8位字节，相关的类为 InputStream 和 OutputStream.
最近爆肝了这系列文章 全网最硬核 Java 新内存模型解析与实验，从底层硬件，往上全面解析了 Java 内存模型设计，并给每个结论都配有了相关的参考的论文以及验证程序，我发现多年来对于 Java 内存模型有很多误解，并且我发现很多很多人都存在这样的误解，所以这次通过不断优化一个经典的 DCL （Double Check Locking）程序实例来帮助大家消除这个误解。
这篇我们利用流来处理图片加密，当然这里没有处理到打开图片，提示输入密码的这么好友好效果。图片加密，也是把一个图片字节读取，然后进行加密运算，最后拷贝成新的图片文件。简单来说，这个过程原理就是，一个数如何被同一个数异或两次，那么结果就等于这个数本身。第一次进行异或就是图片加密过程，给图片每一个字节都进行加密，第二次异或就是解密过程。
最近一位3年工作经验的小伙伴去某厂面试，被问到这样一个问题，说：”请你简单说一下Kafka的零拷贝原理“。然后，这位小伙伴突然愣住了，什么是零拷贝，零拷贝跟Kafka有关系吗？
edis不是完全多线程的，在核心的网络模型中是多线程的用来处理并发连接，但是数据的操作都是单线程。Redis坚持单线程是因为Redis的性能瓶颈是网络延迟而不是CPU，多线程对数据读取不会带来性能提升。
Linux进程间通信的方式： 管道（Pipe）、信号（Signal）、消息队列（Message）、共享内存（Share Memory）、套接字（Socket、中断 Binder： Binder 通信机制是在OpenBinder的基础上实现的，采用CS通信方式。 OpenBinder是一种进程间通信机制，它最初是由Be公司开发的，后来由Palm公司接手开发和维护，最后Google公司对其进行改造，并应用在Android系统中。
在上文中《Java IO（1）基础知识——字节与字符》了解到了什么是字节和字符，主要是为了对Java IO中有关字节流和字符流有一个更好的了解。 本文所述的输出输出指的是Java中传统的IO，也就是阻塞式输入输出（Blocking I/O， BIO），在JDK1.4之后出现了新的输入输出API——NIO（New I/O或Non-blocking I/O），也就是同步非阻塞式输入输出，再到后面随着NIO的发展出现了新的异步非阻塞式的输入输出——AIO。 本文将对BIO，即阻塞式输入输出的字节流以及
如果一个包含多个步骤的业务操作，这些操作被事务管理，那么这些操作要么同时成功要么同时失败
这样，处理发布评论这个逻辑的 Service 层方法就需要执行两次 DML 操作，所谓 DML 就是数据操纵语言， 属于 SQL 语言四大分类（数据查询语言 DQL、数据操纵语言 DML、数据定义语言 DDL、数据控制语言 DCL）中的其中一个，简单来说，对数据库进行添加 insert、修改 update 和删除 delete 操作的就是 DML 操作。
关于java IO流的操作是非常常见的，基本上每个项目都会用到，每次遇到都是去网上找一找就行了，屡试不爽。上次突然一个同事问了我java文件的读取，我一下子就懵了第一反应就是去网上找，虽然也能找到，但自己总感觉不是很踏实，所以今天就抽空看了看java IO流的一些操作，感觉还是很有收获的，顺便总结些资料，方便以后进一步的学习...
本文将会通过具体的业务场景，由浅入深的引出Kotlin的一个bug，并告知大家这个bug的神奇之处，接着会带领大家去查找bug出现的原因，最后去规避这个bug。
java中多种方式读文件 一、多种方式读文件内容。 1、按字节读取文件内容 2、按字符读取文件内容 3、按行读取文件内容 4、随机读取文件内容 */ import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; i
所有涉及跨进程通信的地方，都需要对数据进行编码（Encoding），或者说序列化（Serialization）。因为持久化存储和网络传输都是面向字节流的。序列化本质上是一种“降维”操作，将内存中高维的数据结构降维成单维的字节流，于是底层硬件和相关协议，只需要处理一维信息即可。
随着数据规模的持续增长，数据需求越来越多，原有的以MapReduce为代表的Hadoop平台越来越显示出其局限性。主要体现在以下两点：
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