Cloud配置。 修改启动类。 您可以使用migrator工具一键将HSF、Dubbo等框架改造为Spring Cloud。 将HSF框架改造为Spring Cloud框架详细操作指导请参考HSF迁移Spring Cloud。 将Dubbo框架改造为Spring Cloud框架详细操作指导请参考Dubbo迁移Spring

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数据序列化 操作场景 Spark支持两种方式的序列化 ： Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说，具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下，KryoSerializer的性能可以达到JavaS

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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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Spark Core数据序列化 操作场景 Spark支持两种方式的序列化 ： Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说，具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下，KryoSerializer的性

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Spark Core数据序列化 操作场景 Spark支持两种方式的序列化 ： Java原生序列化JavaSerializer Kryo序列化KryoSerializer 序列化对于Spark应用的性能来说，具有很大的影响。在特定的数据格式的情况下，KryoSerializer的性

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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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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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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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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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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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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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使用Visual Studio 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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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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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）

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为什么不默认使用Kryo序列化？ Spark默认使用的是Java的序列化机制，也就是ObjectOutputStream/ObjectInputStream API来进行序列化和反序列化。但是Spark同时支持使用Kryo序列化库，Kryo序列化类库的性能比Java序列化类库的性能要高很多。官方介

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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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客户微服务系统的改造、部署和验证。支持客户系统在华为云上线。 应用迁移上云人力或者技能不足、时间要求紧。涉及技术架构优化和软件升级，比如HSF改造Spring Cloud场景。 微服务迁移上云-增量包 对客户应用架构的现状进行调研，包括组网情况、部署情况、应用架构和组件选型情况。

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tutil库。 避免嵌套结构。 Key尽量不要使用String。 开发Spark应用程序时，建议序列化RDD。 RDD做cache时默认是不序列化数据的，可以通过设置存储级别来序列化RDD减小内存。例如： testRDD.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER)

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署情况，所采用的技术架构和云服务使用情况，给出华为云的目标部署方案和云服务。提供技术人员现场服务，根据目标方案设计，将客户的微服务架构由HSF、Dubbo、Spring Cloud改造为目标Spring Cloud架构，完成应用部署和业务功能测试，保障客户系统成功迁移华为云。 服务内容

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逻辑处理后，将评测结果写成评测pb。 其中仿真pb是通过八爪鱼提供的sim_osi.proto进行序列化和反序列化，评测pb是通过八爪鱼提供的eva.proto进行序列化和反序列化的。 延时评测算法的实现有如下几个步骤： 在代码内通过SIM_OSI_PATH环境变量获取仿真pb路

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