此系列文章一共分为三部分,分为filebeat部分,logstash部分,es部分.这里会按照每天几百亿条的数据量来考虑,去设计.部署.优化这个日志系统,来最大限度的利用资源,并达到一个最优的性能.本篇主要讲解filebeat这一块 介绍 版本:filebeat-7.12.0 是关于k8s的日志采集,部署方式是采用DaemonSet的方式,采集时按照k8s集群的namespace进行分类,然后根据namespace的名称创建不同的topic到kafka中 k8s日志文件说明 一般情况下,容器中的

转自:http://blog.csdn.net/ngl272/article/details/70217104 以前解析json用的惯的就是Google的gson了,用惯了基本就用它了,一直也没发现什么大问题,因为都是解析简单的json数据.但是最近学习springboot,要解析一个比较复杂的json数据.就照之前的用gsonformat自动生成实体类,让gson直接解析,本想着一切ok了,可是确报错了,刚开始以为gsonformat生成的类有错误,因为毕竟json数据较为复杂,于是多生成几次

以前解析json用的惯的就是Google的gson了,用惯了基本就用它了,一直也没发现什么大问题,因为都是解析简单的json数据.但是最近学习springboot,要解析一个比较复杂的json数据.就照之前的用gsonformat自动生成实体类,让gson直接解析,本想着一切ok了,可是确报错了,刚开始以为gsonformat生成的类有错误,因为毕竟json数据较为复杂,于是多生成几次,可是还是不行.面对这样复杂的数据,我可不想手动写实体类,于是想着又换了自动生成实体类的工具,可是结果还是未能如

我们有时候会只需要j一个很长的json串中的少数的key value ,这个时候我们不会特意去建立一个object 来映射属性,这个时候我们可以应用 gson的JsonParser  来解析json串 常用的对象有 JsonObject JsonArray  用法如下: 此文仅供自己记录作用,不知道为何 idea的背景被搞到这边了 sorry. import com.google.gson.JsonArray; import com.google.gson.JsonObject; import

在项目中总会用到son解析,比如RabbitMQ中使用json串解析,比如发过来的实体对象有50个字段,而实际只需要用到里面的几个字段,这时我们创建实体时,只需要创建需要的几个字段即可. 测试实例,首先定义实体 /// <summary> /// 正常实体 /// </summary> public class Person { public Guid ID { get; set; } public string Name { get; set; } public int Age

在我们开发基于WCF访问方式的Winform程序的时候,一般情况下需要对界面显示的字段进行中文显示的解析.如果是硬编码进行中文显示,那么除了不方便调整及代码臃肿外,性能上没有什么问题,但是不建议这样处理:一般情况下,我们把中文对照信息放到业务类里面去统一解析,但是这样会导致每次WCF访问方式请求解析中文化的操作耗费一定的响应时间.如果使用缓存存储中文字段的对照表,那么就不用每次请求WCF的数据访问,减少一些响应时间的消耗,提高用户体验效果. 1.使用硬编码方式的中文化解析操作 硬编码的方式,中文

在上一篇中我们介绍了SQL*Loader中最重要的文件——控制文件,而本篇要介绍控制文件中最重要的部分——字段列表,字段列表的作用是把数据文件中的记录和数据库中表的列对应起来,下面是字段列表的一个例子,本篇我们将一一讲解它们的意思. . . . 1 (hiredate SYSDATE, 2 deptno POSITION(1:2) INTEGER EXTERNAL(2) NULLIF deptno=BLANKS, 3 job POSITION(7:14) CHAR TERMINATED BY W

随着非关系型数据大规模使用,以json格式产生的数据也出现在我所管理的Oracle数据库的CLOB字段里面,使用过程中就需要解析出指定键的值. 使用了最新版本 如果Oracle版本为12.1.0.2的,数据库直接支持SQL中解析字段中的json内容.具体使用可以参照Oracle的官方说明. 早期版本 虽然没有原生的支持,但是可以通过安装开源的PLJSON包实现对JSON对象的操作.整个安装包可以从github下载. 以下步骤给出如何使用PLJSON的方式从字段的JSON内容中提取指定KEY值的V

Nodejs最大的特点就是基于事件驱动和异步并发操作.大多数人知道nodejs是用于网络后台服务的新平台,可以很方便的提供后台服务:除了用于网络开发外,其实nodejs对于线下文件并发处理也是很方便的,不同于C++.java,利用nodejs可以快速的搭建读写框架,实现文件处理操作. 本文介绍一种程序开发中常见文件格式(csv)的处理.在nodejs官网提供的开发包中,有很多关于csv的包,下载量最多的是CSV包,下面就介绍如何使用CSV包处理文件. 首先下载包: npm install csv

面对成百上千的生产系统用户操作数据接入落地,你是否厌倦了每次机械编写打包解包的代码?对一次性接入多个数据的时候,还要对不同人联调,费时费力,你是否还会手忙脚乱,忙中不断出错?是否当数据出问题了,用的时候才发现,数据已经损失大半,产品/领导压力巨大,费一天劲才能定位问题,关键是下次还是不能实时发现,快速定位. 怎么办?GAS(通用解析服务)就是为了解决上述问题,结合即通多年数据方案实践,提出的一个数据接入的组件.一杯清茶,轻点鼠标,轻松面对大批数据接入问题. GAS在ADs中的位置 图 1  AD

Oracle中每条sql在执行前都要解析,解析分为硬解析.软解析.软软解析. Oracle会缓存DML语句,相同的DML语句会进行软解析.但不会缓存DDL语句,所以DDL每次都做硬解析.硬解析是一个很耗时的操作,所以应用程序内部很少执行执行DDL.DDL一般在部署前执行. sql语句执行步骤: 1.语法检查(syntax check) 2.语义检查(symantic check): 对象是否存在,是否有权限. 3.sql解析(parse): 利用内部算法对sql进行解析,生成解析树及执行计划.

本文转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_671732440100uwxh.html 使用qtscipt库解析json数组首先在工程文件中加 QT        += script 然后头文件加 #include <QtScript> 然后解析 QString str = "{\"name\":\"xiaotang\", \"age\":\"23\", \"chi

给你一组json数据结构,你把它解析出来到项目中,你会怎么做? // data1 sample { "code" : "1", "msg" : "Success", "data" : { "userid1" : { "name" : "Zhangsan", "sex" : "male" } } } // da

目录 课程预习 1.1 课程内容分为三个模块 1.2 换工作面临问题 1.3 课程特色 课时1:技术人职业发展路径 1.1 工程师发展路径 1.2 常见技术岗位划分 1.3 面试岗位选择 1.4 常见面试流程 1.5 面试前的准备工作 1.6 面试考察点 1.7 四类硬技能 课时2:计算机与网络基础 2.1 知识点汇总 2.1.1操作系统(加粗为重点) 2.1.2 网络知识(加粗为重点) 2.2 TCP详解 2.2.1 三次握手建联 2.2.2 四次挥手断连 2.3 设计模式详解 2.3.1 单

简介:TypeParameterResolver是一个工具类,提供一系列的静态方法,去解析类中的字段.方法返回值.方法参数的类型. 在正式介绍TypeParameterResolver之前,先介绍一个JDK提供的接口Type,因为TypeParameterResolver的实现会涉及到它的实现:它是所有类型的父接口,在JDK实现中,Type接口拥有四个接口和一个实现类分别代表不同的数据类型: 分别是: 类Class:表示原始类型.Class对象表示JVM的一个类和接口,每个java类在JVM里都

摘要: Solr的字段类型定义了Solr如何解析字段数据并将数据检索出来,了解Solr的字段类型定义有助于更好的配置与使用Solr. 字段类型的定义 字段类型的定义主要包含如下四个方面的信息: 名称 实现的类名 如果field type 是TextField,则可以指定字段解析器 字段类型属性 在schema.xml中定义的字段类型 字段类型在schema.xml中指定,每一个字段类型被定义在fieldType标签之间,下面这个例子是一个text_general的字段类型: <fieldType

一.写在前面 K&R曾经在书中承认,"C语言声明的语法有时会带来严重的问题.".由于历史原因(BCPL语言只有唯一一个类型——二进制字),C语言声明的语法在各种合理的组合下会变得晦涩难懂.不过在15级的优先级规则加持下,C语言的声明仍然有迹可循.这篇文章讲解了一个通常取名为"cdecl"(不同于函数调用约定)的小型程序,该程序常用来解析C语言的声明.本程序的基始版本来源于<C专家编程>p75,约140行代码. 博主在这个程序的基础上,增加了两个模

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的 咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了比较深入的理解.对这一过程的理解不仅帮助我们解决了 一些Hive的bug,也有利于我们优化Hive S

博客已转移到腾讯DBA博客 http://tencentdba.com/ 腾讯互娱内部维护了一个MySQL分支,基于官方5.5.24,实现了类似于Oracle 11g的快速加字段功能,这个分支我们内部称为TMySQL.该功能通过扩展存储格式来实现,原理类似于Oracle 11g,以下介绍下其实现原理. 1. GCS行格式 需要在innodb中实现类似oracle的快速加字段功能,仅仅基于原来的行格式是不行的,必须对其进行扩展.为了保证原MySQL和innodb的兼容性,不改变原存储格式的行为,在

关注下方公众号,可以在公众号后台回复“博客园”,免费获得作者 Java 知识体系/面试必看资料. 最近查找一个生产问题的原因,需要深入研究 ibatis 框架的源码.虽然最后证明问题的原因与 ibatis 无关,但是这个过程加深了对 ibatis 框架原理的理解. 这篇文章主要就来讲讲 ibatis 框架的原理. 可能现在很多人已不再使用 ibatis 或者说也没听 ibatis,不过肯定了解过 Mybatis.ibatis 就是 Mybatis框架的前身,虽然 ibatis 框架已经比较老,但

最近查找一个生产问题的原因,需要深入研究 ibatis 框架的源码.虽然最后证明问题的原因与 ibatis 无关,但是这个过程加深了对 ibatis 框架原理的理解. 这篇文章主要就来讲讲 ibatis 框架的原理. 可能现在很多人已不再使用 ibatis 或者说也没听 ibatis,不过肯定了解过 Mybatis.ibatis 就是 Mybatis框架的前身,虽然 ibatis 框架已经比较老,但是其核心功能与 Mybatis 一致. ibatis 解决的痛点 我们先看一个使用 JDBC 查询