函数支持json序列化和反序列化 使用NET Core CLI 使用Visual Studio 父主题： 开发事件函数

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开发事件函数 C#函数开发 函数支持json序列化和反序列化 父主题： C#

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dll、Newtonsoft.Json.dll。 选择“浏览”，单击“浏览(B) ”，把HC.Serverless.Function.Common.dll和HC.Serverless.Function.Common.JsonSerializer.dll引用进来，单击“确定”。如图5所示。 图5 引用文件

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实时评测和延时评测介绍 实时评测 图1 实时评测 实时评测的基本架构如上图所示，实时评测算法从仿真器和AD算法按帧接收数据，每接收一帧数据，就调用一次评测函数，在最后仿真结束时将评测结果写成评测pb文件。 实时评测的实现包括如下几个步骤： 代码内实现与仿真器的通信，实时接收仿真器

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Core CLI C#新增json序列化和反序列化接口，并提供HC.Serverless.Function.Common.JsonSerializer.dll 。 提供的接口如下： T Deserialize<T>(Stream ins)：反序列化值传递到Function处理程序的对象中。

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，所以需要手动注册类。 序列化功能用在两个地方：序列化任务和序列化数据。Spark任务序列化只支持JavaSerializer，数据序列化支持JavaSerializer和KryoSerializer。 操作步骤 Spark程序运行时，在shuffle和RDD Cache等过程中

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proto定义的格式进行存储，所有仿真数据帧GroundTruth存储到一个列表字段“frames”中。 仿真平台定义了sim_osi.proto和eva.proto，用于支持用户自定义评测的功能，具体的proto字段说明见请联系接口人获取仿真服务的proto协议。 图1 自定义评测流程

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，所以需要手动注册类。 序列化功能用在两个地方：序列化任务和序列化数据。Spark任务序列化只支持JavaSerializer，数据序列化支持JavaSerializer和KryoSerializer。 操作步骤 Spark程序运行时，在shuffle和RDD Cache等过程中

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实际上不会存储每个元素出现的次数，它使用的是概率算法，通过存储元素的32位hash值的第一个1的位置，来计算元素数量。通常分为稀疏存储结构和密集存储结构两种。hll创建时是稀疏存储结构，当需要更高效处理时会转为密集型数据结构。P4HyperLogLog则在其整改生命周期都是密集型

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，所以需要手动注册类。 序列化功能用在两个地方：序列化任务和序列化数据。Spark任务序列化只支持JavaSerializer，数据序列化支持JavaSerializer和KryoSerializer。 操作步骤 Spark程序运行时，在shuffle和RDD Cache等过程中

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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、可扩展的方式来管理大规模 数据湖 中的数据变更。

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Apache Dubbo反序列化漏洞 2020年02月10日，华为 云安全 团队监测到Apache Dubbo官方发布了CVE-2019-17564漏洞通告，漏洞等级中危。当用户选择http协议进行通信时，攻击者可以通过发送POST请求的时候来执行一个反序列化的操作，由于没有任何安全校

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V)]中key相同的数据的所有value转化成为一个类型为C的值。 groupByKey() 和reduceByKey()是combineByKey的两种具体实现，对于数据聚合比较复杂而groupByKey和reduceByKey不能满足使用需求的场景，可以使用自己定义的聚合函数作为combineByKey的参数来实现。

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Apache Dubbo反序列化漏洞 2020年02月10日，华为云安全团队监测到Apache Dubbo官方发布了CVE-2019-17564漏洞通告，漏洞等级中危。当用户选择http协议进行通信时，攻击者可以通过发送POST请求的时候来执行一个反序列化的操作，由于没有任何安全校

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是 (none) String 用于对Kafka消息中key部分序列化和反序列化的格式。key字段由PRIMARY KEY语法指定。支持的格式如下： csv json avro 请参考Format页面以获取更多详细信息和格式参数。 key.fields-prefix 否 (none)

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会覆盖这些配置如'key.deserializer'和'value.deserializer'。 format 是 无 String 序列化和反序列化Kafka消息的value的格式。 该配置项和 'value.format' 二者必需其一。 关于Kafka消息的消息键和消息体请参考消息键（Key）与消息体（Value）的格式。

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format 是 无 String 用于对Kafka消息中key部分序列化和反序列化的格式。key字段由PRIMARY KEY语法指定。支持的格式如下： csv json avro 请参考Format页面以获取更多详细信息和格式参数。 key.fields-prefix 否 无 String

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是 (none) String 用于对Kafka消息中key部分序列化和反序列化的格式。key字段由PRIMARY KEY语法指定。支持的格式如下： csv json avro 请参考Format页面以获取更多详细信息和格式参数。 key.fields-prefix 否 (none)

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format 是 无 String 用于对Kafka消息中key部分序列化和反序列化的格式。key字段由PRIMARY KEY语法指定。支持的格式如下： csv json avro 请参考Format页面以获取更多详细信息和格式参数。 key.fields-prefix 否 无 String

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DRS发送Kafka消息序列化方式是什么 DRS发送到Kafka的数据，key序列化器是org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer，value序列化器是org.apache.kafka.common.serialization

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Kafka集群运行，所使用的Kerberos用户名（需配置为kafka）。 key.serializer 消息Key值序列化类。 指定消息Key值序列化方式。 value.serializer 消息序列化类。 指定所发送消息的序列化方式。 表2 Producer重要接口函数 返回值类型 接口函数 描述 java.util

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