JSON已经成为Web开发中的一个关键组成部分,用于在服务器和客户端之间发送和接收数据。它的主要优点是可以快速地对数据进行序列化和反序列化,而且格式通用,能被所有主流的编程语言读取。## 正确的JSON格式使用JSON并不需要任何JavaScript知识,尽管有这样的知识会提高你对JSON的理解。虽然不需要JavaScript知识,但是需要遵循特定的规则:- 数据是以键值对的形式存在- 数据由逗号分隔- 对象由开闭花括号封装- 空对象可以表示...
根据主流 JSON 库 API,我们将它们的使用方式分为三种:- **泛型(generic)编解码**:JSON 没有对应的 schema,只能依据自描述语义将读取到的 value 解释为对应语言的运行时对象,例如:JSON object 转化为 Go map[st... JSON 库的基准编解码性能固然重要,但是对不同场景的最优匹配更关键 —— 于是我们走上了自研 JSON 库的道路。## 开源库 sonic 技术原理由于 JSON 业务场景复杂,指望通过单一算法来优化并不现实。于是在设计 so...
字节跳动 sonic 开源项目如今包含了不同语言的多个 JSON 库(如下)。其中,sonic-go 最先开源,使用了 JIT 和 SIMD 技术,sonic-cpp 使用了 C++ 模板和 SIMD 技术,这两个 JSON 库均已经在字节内部得到了较大规模的落地... 难点在于如何高效跳过 JSON 中的 object 和 array。基于 JSON 中 object 和 array 括号必须匹配的语法规则,sonic-rs 使用 SIMD 实现了高效的括号匹配算法。先通过 SIMD 得到 json object 和 array 的 bitmap,...
**1.2 大 MAP/JSON 字段**前文提到的第二个问题是针对大 map 字段而言的,先解释为什么会产生大 map:假设有一个场景,业务方非常着急看到某个指标数据,而直接添加列肯定来不及,只能复用 ODS 层的某个 ... 这就是添加虚拟列的 add Virtual com 语句,其中所有的指标都已进行脱敏处理。线上时会有相应的业务含义,补充上相应 comments 后,下游可以直接看到 show virtual columns from students 那张表。通过一段 SQL 就可...
关键步骤是决定在当前 GUI 页面上选择哪个 UI 事件,可以快速地提高 Activity 覆盖率。具体而言,给定一个 GUI 页面,Fastbot 提取当前所有可用的超事件,并采用以下两种策略协同组合去选择执行的事件:(1)基于模型的事... 以动态链接库(.so 文件)的形式与 Java 层通过 JNI 接口进行交互,它用于实现用户偏好的读取,模型的学习和任务决策,并将决策结果转化为 JSON 格式的信息传递给 Java 层。Fastbot 的实现继承 Monkey 原生框架,下...
获取当前仓库下的所有 tags```var reverseTags = context.gitSemverTags.slice(0).reverse() ```2、形成可读流``` var streams = reverseTags.map((to, i) => { const from = i > 0 ? reverseTags[i - 1] : '' return commitsRange(from, to) })```3、commitsRange 方法是形成可读流的关键方法,方法通过 git log,根据你设置的模板生成对应的信息;其...
但问题发散的场景,业务人员想要查询相应的结果需要找到数据工程人员完成相关流程。流程比较繁琐,而通过nl2sql技术,则可直接将问题转换成相对应的SQL语句用于相关表的查询并返回结果,因此nl2sql可被用于问答系统,通... 该数据集测试集中的表格主题和实体之间的关系都是在训练集中没有见到过的。The Air Travel Information System (ATIS):ATIS是一个年代较为久远的经典数据集,由德克萨斯仪器公司在1990年提出。该数据集获取自关系...
使用GATK进行基因组分析本章节介绍了如何使用Genome Analysis Toolkit(GATK)在 Bio-OS 上运行基因组分析工作流。本章节中使用的工作流是 GATK ,用于将Cram格式的序列转换为Bam格式,并通过GATK,进行变异分析,得到变... (请确保您已经开通TOS对象存储服务),并手动生成一个CSV的数据模型表格。你需要将数据模型表格中所需关联的数据文件上传到Bio-OS的存储桶中。您有以下两种方式使用数据: 可以根据以下链接先下载样本数据集文件和参考...
并发读取和写入,对事务性要求高。由于一部分业务在读取数据,同时另一部分业务在写入数据,需要保证在并发过程中数据的一致性和正确性。 **● 支持数据模型化和治理,**并在数据湖上建设数仓模型,如星型、雪花模型都可以在数据湖上构建,进一步支持上层商业智能类应用,并对接多种BI类工具。 **● 支持存算分离,**数据湖中有海量数据,如果存储在数仓等系统中会非常昂贵,因此需要存储在对象存储等较便宜的存储系...
并发读取和写入,对事务性要求高。由于一部分业务在读取数据,同时另一部分业务在写入数据,需要保证在并发过程中数据的一致性和正确性。 **● 支持数据模型化和治理,** 并在数据湖上建设数仓模型,如星型、雪花模型都可以在数据湖上构建,进一步支持上层商业智能类应用,并对接多种BI类工具。 **● 支持存算分离,** 数据湖中有海量数据,如果存储在数仓等系统中会非常昂贵,因此需要存储在对象存储等较便宜的存储系统中。利用湖仓一...
请参见创建 Kafka 实例和创建 Topic。 当通过消息队列 RocketMQ 版消费数据时,需提前创建 RocketMQ 实例和密钥。详细信息,请参见创建 RocketMQ 实例和创建密钥。 在通过云原生消息引擎消费数据时,需提前准备以下环境: 创建云原生消息引擎实例和 Topic。详细操作,请参见创建资源池和创建 Topic。 开启数据库传输服务 DTS 访问云原生消息引擎目标实例的访问权限。详细操作,请参见开启 DTS 连接。 订阅前准备白名单与访问权限:...
由于ClickHouse是基于OLAP实时分析而生的列存的数据库,其本身是一个分布式数据库,加之其底层设计和实现让它在性能方面非常优秀,具体表现为单机可以达到每秒上亿行的读取速度以及GiB级的数据吞吐。由于社区官方不会... 我们再来了解一下社区分布式架构下的实时导入实现,这里以Kafka导入为例。由于分布式架构多shard,每个shard可以独立消费一部分topic partition,可以有天然的并发优势;每个shard内部可以再通过多线程并发执行消费任务...
**何为逻辑结构和存储结构?****数据元素之间的逻辑关系,称之为逻辑结构**,也就是我们定义了对操作对象的一种数学描述。但是我们还必须知道在计算机中如何表示它。**数据结构在计算机中的表示(又称为映像),称之为... 是用于有序元素序列快速搜索查找的一个数据结构,跳表是一个随机化的数据结构,实质就是一种可以进行二分查找的有序链表。跳表在原有的有序链表上面增加了多级索引,通过索引来实现快速查找。跳表不仅能提高搜索性能,...