了解什么是服务网格以及如何在微服务体系结构中有效地使用它。

最近几年在软件体系结构领域带来了巨大的变化。我们都见证了一个重大转变，即将大型的整体应用程序和粗粒度应用程序，分解为称为微服务的细粒度部署单元，主要通过同步REST和gRPC接口，以及异步事件和消息传递进行通信。这种体系结构的好处很多，但缺点同样明显。过去在"旧世界"中直截了当的软件开发方面，例如调试，概要分析和性能管理，现在已经复杂了一个数量级。此外，微服务架构也带来了自己独特的挑战。服务更具流动性和弹性，并且跟踪它们的实例，版本和依赖关系是一项艰巨的挑战，随着服务领域的发展，其复杂性迅速增加。最重要的是，服务将孤立地失败，并且由于不可靠的网络而进一步加剧。给定足够大的系统，在任何给定的时间点，系统的某些部分可能会遭受轻微故障，从而可能会影响一部分用户，而这往往是操作人员无法察觉的。拥有如此众多的"活动部件"，如何应对这些挑战并确保系统平稳运行而又不影响客户并驱使开发人员精疲力尽？

MySql之json_extract函数处理json字段[1]

一次编写多处运行的动态化容器技术给研发效率带来了极大的提升，但对于依旧需要多端验证的测试流程来说，在效率层面却面临着极大的挑战。本文围绕动态化容器中的动态布局技术，阐述了如何通过可测性改造来帮助达成提升测试效率的目标。希望可以给同样需要测试动态化页面的同学们带来一些启发和帮助。

美团App的页面特点

一、JSON解读：本质就是一个有规则的字符串

• 用作轻量级数据交换格式（个人觉得，重量级的 xml 更合适些）
• 所有语言都支持解析字符串

在使用 System.Text.Json 进行 JSON 序列化和反序列化操作时，我们会遇到一个问题：如何处理字典中的 Key 为自定义类型的问题。

背景说明

JSON 对象对应前端的同学一定不陌生，使用地非常频繁和常见，在这里顺便总结一下对 JSON 对象的操作和使用场景。

1、添加 JSON 的属性

可通过 . 或 [] 的方式对 JSON 内容的增加。

const data = {};
// 第一种方式：
data.name = "kevin";
// 第二种方式：
data['age'] = 18;
console.log(data); // {name: "kevin", age: 18}

在编程数据处理时，经常能碰到多级包含多类型的字典，例如下图:

客户要求取到所有根部key,value并写入DataFrame中，下面用我的方法来实现：

#新建存放key,value的数组
data = []
#重名计数变量
name_count=1
other_count=1
#取到字典
A=eval(response.text)
d=A["data"]
#循环遍历字典
for k, v in d.items():
    #print(k,v)
    if isinstance(v, dict):
        # 如果字典中的值是字典类型，继续判断是否数组
        for sub_k, sub_v in v.items():
            #print(type(sub_v))
            if isinstance(sub_v, list):
                #print(sub_v)
                #如果时数组则循环数组
                for sub_1_lst in sub_v:
                    #判断数组中的字典类型
                    if isinstance(sub_1_lst, dict):
                        #print(list(sub_v[0].keys()))
                        #继续循环遍历数组中的每个字典
                        for sub_1_k, sub_1_v in sub_1_lst.items():
                            #print(sub_1_k, sub_1_v)
                            #以下时重名判断，根据需要自定义
                            if sub_1_k=="name" :
                                data.append(( sub_1_k+str(name_count), sub_1_v))
                                name_count+=1
                                
                            elif sub_1_k=="riskPremSum":
                                data.append(( sub_1_k+str(other_count), sub_1_v))
                                other_count+=1
                            else:
                                data.append(( sub_1_k, sub_1_v))                  
    #如果不是字典则再次判断是否时数组                                          
    elif isinstance(v, list):
        # 如果字典中的值是列表类型
        for i, item in enumerate(v):
            print(i,item)
            #继续循环遍历数组中的每个字典
            if isinstance(item, dict):
                # 如果列表中的元素是字典类型，
                for sub_k, sub_v in item.items():
                    #以下时重名判断，根据需要自定义
                    if sub_k=="name" :
                        data.append((sub_k+str(name_count), sub_v))
                        name_count+=1
                    elif sub_k=="riskPremSum":
                        data.append((sub_k+str(other_count), sub_v))
                        other_count+=1
                    else:
                        data.append((sub_k, sub_v))
            else:
                data.append((k + '.' + str(i), item))
    #如果非字典非数组则直接写入   
    else:
        if k=="name" :
            data.append((k+str(name_count), v))
            name_count+=1
        elif k=="riskPremSum":
            data.append((k+str(other_count), v))
            other_count+=1
        else:
            data.append((k, v))
        

背景

大数据的 ETL(Extract-Transfer-Load) 过程的 Transfer 阶段，需要对 json 串数据进行转换“拍平”处理。

前言

在Hive中，经常会遇到很少数据是JSON格式的，比如：APP页面埋点数据、用户登录日志、点击日志等信息，都会将多个字段存放在一个json数组中，因此，对数据分析时就要用到json相关函数来处理，下面我就介绍一下Hive中的几个json函数的用法。

Hive自带的json解析函数