di Payload的格式是基于Apache Avro的，它使用了Avro的schema来定义数据的结构和类型。Payload可以被序列化和反序列化，以便在Hudi中进行数据的读取和写入。总之，Hudi Payload是Hudi的一个重要组成部分，它提供了一种可靠的、高效的、可扩

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GAUSS-01371: "invalid parameter list format: '%s'" SQLSTATE: 42601 错误原因：反序列化字典选项时，参数list格式不正确，=后面缺少空格。 解决办法：参数list格式不正确，=后面紧跟一个空格。 GAUSS-01372: "unrecognized

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JSON表中有破损数据导致Hive查询异常 用户问题 在Hive客户端查询JSON数据，JSON表中有破损数据导致查询异常： 在Hive客户端上使用默认开源的JSON序列化建表语句创建表： create external table if not exists test ( name string ) row

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Boolean 可选 是否通过自定义域名访问OBS服务。默认为false。 useRawXhr Boolean 可选 是否使用原生XHR发送Ajax请求。默认为false。 代码样例 // 创建ObsClient实例 var obsClient = new ObsClient({

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20g 基于序列化性能尽量使用POJO和Avro等简单的数据类型 使用API编写Flink程序时需要考虑Java对象的序列化，大多数情况下Flink都可以高效的处理序列化。SQL中无需考虑，SQL中数据都为ROW类型，都采用了Flink内置的序列化器，能很高效的进行序列化。 表1 序列化

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put(CLIENT_ID, kafkaProc.getValues(CLIENT_ID, "DemoProducer")); // Key序列化类 props.put(KEY_SERIALIZER, kafkaProc.getValues(KEY_SERIALIZER, "org

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tle-endian'。 更多细节可查阅 字节序。 数据类型映射 下表详细说明了这种格式支持的 SQL 类型，包括用于编码和解码的序列化类和反序列化类的详细信息。 表2 数据类型映射 Flink SQL 类型 值 CHAR / VARCHAR / STRING UTF-8（默认）编码的文本字符串。编码字符集可以通过

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简介 问题描述 Fastjson披露存在一处反序列化远程代码执行漏洞，漏洞影响所有1.2.80及以下版本，成功利用漏洞可绕过autoType限制，实现远程任意执行代码。 影响风险 存在漏洞的业务被攻击时，将可能导致攻击者远程在业务平台中执行任意代码。 预防与建议 在产品未发布对应

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是否是AbortHint。 hint_string text Hint文本。 hint_node pg_node_tree Hint解析&序列化的结果。 original_query text 原始语句（预留字段）。 patched_query text PATCH之后的语句（预留字段）。

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2019年07月12日，华为云应急响应中心检测到开源组件Fastjson存在远程代码执行漏洞，此漏洞为2017年Fastjson 1.2.24版本反序列化漏洞的延伸利用，可直接获取 服务器 权限，危害严重。 影响的版本范围 漏洞影响的产品版本包括：Fastjson 1.2.51以下的版本，不包括Fastjson

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2019年07月12日，华为云应急响应中心检测到开源组件Fastjson存在远程代码执行漏洞，此漏洞为2017年Fastjson 1.2.24版本反序列化漏洞的延伸利用，可直接获取服务器权限，危害严重。 影响的版本范围 漏洞影响的产品版本包括：Fastjson 1.2.51以下的版本，不包括Fastjson

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com/service-cloud/webclient/chat_client/js/thirdPartyClient.js?&t=1595993533588 在企业侧使用ajax请求集成云客服侧的JS脚本，下面为JS代码片段，片段中的变量含义见下表。 //定义变量$aicc_ContextPath，必须定义名称

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put(CLIENT_ID, kafkaProc.getValues(CLIENT_ID, "DemoProducer")); // Key序列化类 props.put(KEY_SERIALIZER, kafkaProc.getValues(KEY_SERIALIZER, "org

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group。 KeyDeserializer 键的反序列化方式，默认为:org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer。 ValueDeserializer 值的反序列化方式，默认为:org.apache.kafka.common

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java_import from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession，设置kryo序列化 spark = SparkSession\ .builder\ .appName("SparkHbasetoHbase")

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java_import from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession，设置kryo序列化 spark = SparkSession\ .builder\ .appName("SparkHbasetoHbase")

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java_import from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession，设置kryo序列化 spark = SparkSession\ .builder\ .appName("SparkHbasetoHbase")

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Spark任务的核心jar包。 Spark可以直接使用开源同版本的Spark包运行样例代码，但是不同版本的spark-core包在使用的时候可能导致互相序列化ID不一样，因此建议使用集群自带jar包。 jackson-*.jar 执行Spark程序时会报错： com.fasterxml.jackson

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是否是AbortHint。 hint_string text Hint文本。 hint_node pg_node_tree Hint解析&序列化的结果。 original_query text 原始语句（预留字段）。 patched_query text PATCH之后的语句（预留字段）。

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Kryo Kryo是一个非常高效的Java序列化框架，Spark中也默认集成了该框架。几乎所有的Spark性能调优都离不开将Spark默认的序列化器转化为Kryo序列化器的过程。目前Kryo序列化只支持Spark数据层面的序列化，还不支持闭包的序列化。设置Kryo序列元，需要将配置项“spark

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java_import from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession，设置kryo序列化 spark = SparkSession\ .builder\ .appName("SparkHbasetoHbase")

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