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

查看更多 →

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

查看更多 →

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

查看更多 →

SDK构建自定义模型，需要了解2个核心基础类“PretrainedModel”和“PretrainedConfig”之间的交互。 “PretrainedConfig”：预训练模型的配置基类 提供模型配置的通用属性和两个主要方法，用于序列化和反序列化配置文件。 PretrainedConfig.from_pretrained(dir)

查看更多 →

要改变RDD的存储级别来优化。 操作步骤 优化GC，调整老年代和新生代的大小和比例。在客户端的conf/spark-defaults.conf配置文件中，在spark.driver.extraJavaOptions和spark.executor.extraJavaOptions配

查看更多 →

要改变RDD的存储级别来优化。 操作步骤 优化GC，调整老年代和新生代的大小和比例。在客户端的“conf/spark-default.conf”配置文件中，在spark.driver.extraJavaOptions和spark.executor.extraJavaOptions

查看更多 →

需要改变RDD的存储级别来优化。 操作步骤 优化GC，调整老年代和新生代的大小和比例。在客户端的conf/spark-default.conf配置文件中，在spark.driver.extraJavaOptions和spark.executor.extraJavaOptions配

查看更多 →

Spring框架远程代码执行高危漏洞 Apache Dubbo反序列化漏洞 开源组件Fastjson拒绝服务漏洞 开源组件Fastjson远程代码执行漏洞 Oracle WebLogic wls9-async反序列化远程命令执行漏洞（CNVD-C-2019-48814）

查看更多 →

Server 12.1.3 官方解决方案 官方暂未发布针对此漏洞的修复补丁。 防护建议 通过WAF的精准访问防护功能，参考图1和图2分别配置限制访问路径前缀为/_async/和/wls-wsat/的请求，拦截利用该漏洞发起的远程命令执行攻击请求。精准访问防护规则的具体配置方法请参见配置精准访问防护规则。

查看更多 →

检查发布事件的请求方法、请求地址和请求体与利用验签算法生成签名时的参数是否一致。 资源不存在。 请检查事件通道、事件源、事件订阅等是否创建成功并且正确配置。 事件体的格式不正确。 请检查事件是否符合CloudEvents协议标准格式，特别注意使用序列化框架序列化后属性的大小写有没有改变。

查看更多 →

sql.uselocalFileCollect开启的情况下生效。直接序列化的方式，还是间接序列化的方式保存结果数据到磁盘。 优点：针对分区数特别多的表查询结果汇聚性能优于直接使用结果数据保证在磁盘的方式。 缺点：和spark.sql.uselocalFileCollect开启时候的缺点一样。

查看更多 →

Server 12.1.3 官方解决方案 官方暂未发布针对此漏洞的修复补丁。 防护建议 通过WAF的精准访问防护功能，参考图1和图2分别配置限制访问路径前缀为/_async/和/wls-wsat/的请求，拦截利用该漏洞发起的远程命令执行攻击请求。精准访问防护规则的具体配置方法请参见配置精准访问防护规则。

查看更多 →

sql.uselocalFileCollect开启的情况下生效。直接序列化的方式，还是间接序列化的方式保存结果数据到磁盘。 优点：针对分区数特别多的表查询结果汇聚性能优于直接使用结果数据保证在磁盘的方式。 缺点：和spark.sql.uselocalFileCollect开启时候的缺点一样。

查看更多 →

数据类型映射 HBase以字节数组存储所有数据，在读和写过程中要序列化和反序列化数据。 Flink的HBase连接器利用HBase（Hadoop) 的工具类org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes进行字节数组和Flink数据类型转换。 Flink的HBase

查看更多 →

数据类型映射 HBase以字节数组存储所有数据，在读和写过程中要序列化和反序列化数据。 Flink的HBase连接器利用HBase（Hadoop) 的工具类org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes进行字节数组和Flink数据类型转换。 Flink的HBase

查看更多 →

数据类型映射 HBase以字节数组存储所有数据，在读和写过程中要序列化和反序列化数据。 Flink的HBase连接器利用HBase（Hadoop) 的工具类org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes进行字节数组和Flink数据类型转换。 Flink的HBase

查看更多 →

txt', 'result.txt') # 读取并反序列化JSON数据 json_data = read_and_deserialize_json('result.txt') # 将JSON数据反序列化为结构体列表 data_struct_list =

查看更多 →

都是从 table schema 去推断反序列化期间的 Avro reader schema 和序列化期间的 Avro writer schema。显式地定义 Avro schema 暂不支持。 Avro Format中描述了 Flink 数据类型和 Avro 类型的对应关系。 除了此处列出的类型之外，Flink

查看更多 →

恶意文件数量及趋势。 支持应用访问行为统计，支持基于源IP、时间和应用分布等维度的统计，按周月提供统计分析报表 支持历史安全报告的查看和预览功能。 支持报告下载。 安全域管理 安全域状态管理 支持安全域状态监测，检查安全域物理连线是否接反。 支持针对安全域设置信任标签。 手机APP 手机APP

查看更多 →

ent avro的形式写入作为sink的topic中 根据kafka和ecs所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka和ecs的地址测试队列连通性（通用队列-->找到作业的所属队列-->更多

查看更多 →

ent avro的形式写入作为sink的topic中 根据kafka和ecs所在的虚拟私有云和子网创建相应的跨源，并绑定所要使用的队列。然后设置安全组，入向规则，使其对当前将要使用的队列放开，并根据kafka和ecs的地址测试队列连通性（通用队列-->找到作业的所属队列-->更多

查看更多 →