Apache Flink 内置了多个 Kafka Connector：通用、0.10、0.11等。这个通用的 Kafka Connector 会尝试追踪最新版本的 Kafka 客户端。不同 Flink 发行版之间其使用的客户端版本可能会发生改变。现在的 Kafka 客户端可以向后兼容 0.10.0 或更高版本的 Broker。对于大多数用户使用通用的 Kafka Connector 就可以了。但对于 0.11.x 和 0.10.x 版本的 Kafka 用户，我们建议分别使用专用的 0.11 和 0.10 Connector。有关 Kafka 兼容性的详细信息，请参阅 Kafka官方文档。
java中的序列化反序列化机制：需要利用原生流来实现，Serializable(该对象可以进行序列化/反序列化)，static/transient(被修饰之后不能序列化/反序列化)，serialVersionUID(版本号,如果版本号对上了再进行序列化/反序列,如果对不上,不进行序列化/反序列化) 原生机制缺点：
在Apache Hudi中，Hudi的一条数据使用HoodieRecord这个类表示，其中包含了hoodie的主键，record的分区文件位置，还有今天本文的关键，payload。payload是一个条数据的内容的抽象，决定了同一个主键的数据的增删改查逻辑也决定了其序列化的方式。通过对payload的自定义，可以实现数据的灵活合并，数据的自定义编码序列化等，丰富Hudi现有的语义，提升性能。
Flink内置了一些基本数据源和接收器，并且始终可用。该预定义的数据源包括文件，目录和插socket，并从集合和迭代器摄取数据。该预定义的数据接收器支持写入文件和标准输入输出及socket。
最近一直在研究如果提高kafka中读取效率，之前一直使用字符串的方式将数据写入到kafka中。当数据将特别大的时候发现效率不是很好，偶然之间接触到了Avro序列化，发现kafka也是支持Avro的方式于是就有了本篇文章。
现 Kafka Producer 需要把 Customer 类的对象序列化成字节数组发送给 Kafka Broker，同时 Kafka Consumer 需要把字节数组反序列化为一个 Customer 对象
Avro 依赖于模式。 读取 Avro 数据时，写入时使用的模式始终存在。 这允许在没有每个值开销的情况下写入每个数据，从而使序列化既快速又小。 这也便于使用动态脚本语言，因为数据及其模式是完全自描述的。
无论你将kafka当作一个队列、消息总线或者数据存储平台，你都需要通过一个生产者向kafka写入数据，通过一个消费者从kafka读取数据。或者开发一个同时具备生产者和消费者功能的程序来使用kafka。 例如，在信用卡交易处理系统中，有一个客户端的应用程序（可能是一个在线商店）在支付事物发生之后将每个事物信息发送到kafka。另外一个应用程序负责根据规则引擎去检查该事物，确定该事物是否被批准还是被拒绝。然后将批准/拒绝的响应写回kafka。之后kafka将这个事物的响应回传。第三个应用程序可以从kafka中读取事物信息和其审批状态，并将他们存储在数据库中，以便分析人员桑后能对决策进行检查并改进审批规则引擎。 apache kafka提供了内置的客户端API，开发者在开发与kafka交互的应用程序时可以使用这些API。 在本章中，我们将学习如何使用kafka的生产者。首先对其设计理念和组件进行概述。我们将说明如何创建kafkaProducer和ProducerRecord对象。如何发送信息到kafka，以及如何处理kafak可能返回的错误。之后，我们将回顾用于控制生产者行为的重要配置选项。最后，我们将深入理解如何使用不同的分区方法和序列化。以及如何编写自己的序列化器和分区器。 在第四章我们将对kafka消费者客户端和消费kafka数据进行阐述。
应用程序通过KafkaConsumer订阅一个topic之后收取数据来完成从kafka的数据读取。从kafka读取数据与从其他消息系统读取数据只有少许不同，几乎没用什么独特的概念。如果不理解这些概念，你将很难使用消费者API。我们首先对一些重要的概念进行解释，然后介绍一些示例，这些示例展示了使用消费者API在不同需求的应用程序中的不同方式。
举个例子，在JVM中，对象是以一定形式存在于内存中，然后被JVM识别从而可以以“对象”的方式是用它。那么序列化是什么呢，简单来说就是把内存中的对象的状态先以一种方式导出保存下来以便今后在某地方能够继续使用它。
无论是使用传统的Avro API自定义序列化类和反序列化类还是使用Twitter的Bijection类库实现Avro的序列化与反序列化，这两种方法都有一个缺点：在每条Kafka记录里都嵌入了schema，这会让记录的大小成倍地增加。但是不管怎样，在读取记录时仍然需要用到整个 schema，所以要先找到 schema。有没有什么方法可以让数据共用一个schema？
本篇博客，Alice为大家介绍的是Hadoop中作为首选串行化系统的Avro。
Thrift是Facebook开源提供的一个高性能，轻量级RPC服务框架，其产生正是为了满足当前大数据量、分布式、跨语言、跨平台数据通讯的需求。 但是，Thrift并不仅仅是序列化协议，而是一个RPC框架。相对于JSON和XML而言，Thrift在空间开销和解析性能上有了比较大的提升，对于对性能要求比较高的分布式系统，它是一个优秀的RPC解决方案；但是由于Thrift的序列化被嵌入到Thrift框架里面，Thrift框架本身并没有透出序列化和反序列化接口，这导致其很难和其他传输层协议共同使用（例如HTTP）。
分布式系统滚动升级的过程中，新旧数据与代码是同时并存的。如果出现异常，可能还需要回退程序。因此，升级过程中需要保证：
Apache Avro（以下简称 Avro）是一种与编程语言无关的序列化格式。Doug Cutting 创建了这个项目，目的是提供一种共享数据文件的方式。
Kafka Connect 是 Apache Kafka 的一部分，提供了数据存储和 Kafka 之间的流式集成。对于数据工程师来说，只需要配置 JSON 文件就可以使用 。Kafka 为一些常见数据存储的提供了 Connector，比如，JDBC、Elasticsearch、IBM MQ、S3 和 BigQuery 等等。对于开发人员来说，Kafka Connect 提供了丰富的 API，如果有必要还可以开发其他 Connector。除此之外，还提供了用于配置和管理 Connector 的 REST API。
关于 avro 的 maven 工程的搭建以及 avro 的入门知识，可以参考： Apache Avro 入门
众所周知，Kafka作为一款优秀的消息中间件，在我们的日常工作中，我们也会接触到Kafka，用其来进行削峰、解耦等，作为开发的你，是否也是这么使用kafka的：
我的思想被神经元序列化成一句句要表达的语言，进而推动我的双手将其序列化成在蓝牙键盘上有节奏的敲击出的字符流。
在企业级大数据流处理项目中，往往在项目数据源处需要面临实时海量数据的采集。采集数据的性能一般与网络带宽、机器硬件、数据量等因素有直接关系；当其他因素是固定的，这里我们只考虑数据量的话，那么数据量的传输和存储性能是我们首先需要面对和解决的。 由此我们引入了Avro数据序列化框架，来解决数据的传输性能问题。
在使用C语言调用luajit之前，我们需要先了解一些必要的概念。首先，我们需要掌握一些基本的lua函数调用的方法。例如，我们可以使用luaL_newstate函数来创建一个新的lua_State结构体，这个结构体是在C语言和Lua之间进行通信的桥梁。同时，我们也需要掌握luaL_openlibs函数，它可以打开Lua的标准库，以便我们可以在C语言中使用Lua的函数。
同一类框架，后出现的总会吸收之前框架的优点，然后加以改进，avro在序列化方面相对thrift就是一个很好的例子。借用Apache Avro 与 Thrift 比较 一文中的几张图来说明一下，avro
1.丰富的数据结构 2.使用快速的压缩二进制数据格式 3.提供容器文件用于持久化数据 4.远程过程调用RPC 5.简单的动态语言结合功能，Avro 和动态语言结合后，读写数据文件和使用 RPC 协议都不需要生成代码，而代码生成作为一种可选的优化只值得在静态类型语言中实现。
摘要 序列化和反序列化几乎是工程师们每天都要面对的事情，但是要精确掌握这两个概念并不容易：一方面，它们往往作为框架的一部分出现而湮没在框架之中；另一方面，它们会以其他更容易理解的概念出现，例如加密、持久化。然而，序列化和反序列化的选型却是系统设计或重构一个重要的环节，在分布式、大数据量系统设计里面更为显著。恰当的序列化协议不仅可以提高系统的通用性、强健性、安全性、优化系统性能，而且会让系统更加易于调试、便于扩展。本文从多个角度去分析和讲解“序列化和反序列化”，并对比了当前流行的几种序列化协议，期望对读者做
Apache Kafka 是由 Apache 软件基金会开发的开源分布式流处理平台。最初是由 LinkedIn 团队开发，用于处理该公司产生的大量实时数据。Kafka 的设计旨在处理大型数据流并提供实时数据处理能力。
使用传统的 avro API 自定义序列化类和反序列化类比较麻烦，需要根据 schema 生成实体类，需要调用 avro 的 API 实现 对象到 byte[] 和 byte[] 到对象的转化，而那些方法看上去比较繁琐，幸运的是，Twitter 开源的类库 Bijection 对传统的 Avro API 进行了封装了和优化，让我们可以方便的实现以上操作。
RPC非常重要，很多人面试的时候都挂在了这个地方！你要是还不懂RPC是什么？他的基本原理是什么？你一定要把下边的内容记起来！好好研究一下！特别是文中给出的一张关于RPC的基本流程图，重点中的重点，Dubbo RPC的基本执行流程就是他，RPC框架的基本原理也是他，别说我没告诉你！看了下边的内容你要掌握的内容如下，当然还有很多：
生产者需要用序列化器（Serializer）把对象转换成字节数组才能通过网络发送给Kafka。而在对侧，消费者需要用反序列化器（Deserializer）把从 Kafka 中收到的字节数组转换成相应的对象。
RPC 框架需要通过网络通信实现跨 JVM 的调用。既然需要网络通信，那就必然会使用到序列化与反序列化的相关技术，Dubbo 也不例外。
AC ED 00 05之后可能跟上述的数据类型说明符，也可能跟77(TC_BLOCKDATA元素)或7A(TC_BLOCKDATALONG元素)其后跟的是块数据。
在分析了Pornhub使用的平台之后，我们在其网站上检测到了unserialize函数的使用，其中的很多功能点（例如上传图片的地方等等）都受到了影响，例如下面两个URL：
K3 CLOUD是某蝶在移动互联⽹时代基于最新技术研发的⼀款战略性ERP产品，该产品于近⽇曝 出反序列化漏洞，攻击者可构造对应的序列化数据包在⽬标部署服务器上执⾏恶意代码。⽬前已有对应的POC,以及⼀些相关的分析资料，本⽂只说明其中⽐较重要的⼏个部分。
应用从Kafka中读取数据需要使用KafkaConsumer订阅主题，然后接收这些主题的消息。在我们深入这些API之前，先来看下几个比较重要的概念。
几乎所有的大数据框架都要面临分布式计算、数据传输和持久化问题。数据传输过程前后要进行数据的序列化和反序列化：序列化就是将一个内存对象转换成二进制串，形成网络传输或者持久化的数据流。反序列化将二进制串转换为内存对象，这样就可以直接在编程语言中读写和操作这个对象。一种最简单的序列化方法就是将复杂数据结构转化成JSON格式。序列化和反序列化是很多大数据框架必须考虑的问题，在Java和大数据生态圈中，已有不少序列化工具，比如Java自带的序列化工具、Kryo等。一些RPC框架也提供序列化功能，比如最初用于Hadoop的Apache Avro、Facebook开发的Apache Thrift和Google开发的Protobuf，这些工具在速度和压缩比等方面与JSON相比有一定的优势。
本篇博文是《从0到1学习 Netty》中实战系列的第三篇博文，主要内容是围绕不同的序列化算法对聊天室的可扩展性影响展开讨论，并涉及自定义配置、可扩展测试和 BUG 解决等关键方面，往期系列文章请访问博主的 Netty 专栏，博文中的所有代码全部收集在博主的 GitHub 仓库中；
[hadoop3.x系列]HDFS REST HTTP API的使用(一)WebHDFS
RPC 协议的基本原理是客户端调用远程服务器上的函数，并将函数参数传递给服务器。 服务器执行相应的函数逻辑，并将结果返回给客户端。从客户端的角度来看，RPC 调用就像是调用本地函数一样，而不需要关心远程函数的实现和通信细节。简单来说：从本质上讲，它使一台机器上的程序能够调用另一台机器上的子程序，而不会意识到它是远程的。
Java序列化是指把Java对象转换为字节序列的过程，而Java反序列化是指把字节序列恢复为Java对象的过程：
问题导读 1.Pulsar是什么组件？ 2.Pulsar作为Flink Catalog，有哪些好处？ 3.Flink是否直接使用Pulsar原始模式？ 4.Flink如何从Pulsar读写数据？ Flink1.9新增了很多的功能，其中一个对我们非常实用的特性通过Flink SQL查询Pulsar给大家介绍。 我们以前可能遇到过这样的问题。通过Spark读取Kafka，但是如果我们想查询kafka困难度有点大的，当然当前Spark也已经实现了可以通过Spark sql来查询kafka的数据。那么Flink 1.9又是如何实现通过Flink sql来查询Pulsar。 可能我们大多对kafka的比较熟悉的，但是对于Pulsar或许只是听说过，所以这里将Pulsar介绍下。 Pulsar简介 Pulsar由雅虎开发并开源的一个多租户、高可用，服务间的消息系统，目前是Apache软件基金会的孵化器项目。 Apache Pulsar是一个开源的分布式pub-sub消息系统，用于服务器到服务器消息传递的多租户，高性能解决方案，包括多个功能，例如Pulsar实例中对多个集群的本机支持，跨集群的消息的无缝geo-replication，非常低的发布和端到端 - 延迟，超过一百万个主题的无缝可扩展性，以及由Apache BookKeeper等提供的持久消息存储保证消息传递。 Pulsar已经在一些名企应用，比如腾讯用它类计费。而且它的扩展性是非常优秀的。下面是实际使用用户对他的认识。
Avro总结(RPC/序列化) Avro（读音类似于[ævrə]）是Hadoop的一个子项目， 由Hadoop的创始人Doug Cutting（也是Lucene，Nutch等项目的创始人，膜拜）牵头开发， Avro是一个数据序列化系统，设计用于支持大批量数据交换的应用。 它的主要特点有：支持二进制序列化方式，可以便捷，快速地处理大量数据；动态语言友好，Avro提供的机制使动态语言可以方便地处理Avro数据。 当前市场上有很多类似的序列化系统，如Google的Protocol Buffers, Faceboo
对于 Spark 内置的算子，在 Python 中调用 RDD、DataFrame 的接口后，从上文可以看出会通过 JVM 去调用到 Scala 的接口，最后执行和直接使用 Scala 并无区别。而 对于需要使用 UDF 的情形，在 Executor 端就需要启动一个 Python worker 子进程，然后执行 UDF 的逻辑。那么 Spark 是怎样判断需要启动子进程的呢？
分析Thrift的结构动机是为了实现服务端能取到客户端的IP，因此需要对它的结构、调用流程有些了解。另外，请注意本文针对的是TNonblockingServer，不包含TThreadPoolServer、TThreadedServer和TSimpleServer。
Flink程序是实现分布式集合转换的常规程序（例如，过滤，映射，更新状态，加入，分组，定义窗口，聚合）。最初从源创建集合（例如，通过从文件，kafka主题或从本地的内存集合中读取）。结果通过接收器返回，接收器可以例如将数据写入（分布式）文件或标准输出（例如，命令行终端）。 Flink程序可以在各种环境中运行，独立运行或嵌入其他程序中。执行可以在本地JVM中执行，也可以在许多计算机的集群上执行。
是的，你没听错！JSON，这种在网络开发中普遍用于数据交换的格式，可能正在拖慢我们的应用程序。在速度和响应性至关重要的世界里，检查 JSON 的性能影响至关重要。在这篇博客中，深入探讨 JSON 可能成为应用程序瓶颈的原因，并探索更快的替代方法和优化技术，使您的应用程序保持最佳运行状态。
一开始是听@Badcode师傅说的这个工具，在Black Hat 2018的一个议题提出来的。这是一个基于字节码静态分析的、利用已知技巧自动查找从source到sink的反序列化利用链工具。看了几遍作者在Black Hat上的演讲视频[1]与PPT[2]，想从作者的演讲与PPT中获取更多关于这个工具的原理性的东西，可是有些地方真的很费解。不过作者开源了这个工具[3]，但没有给出详细的说明文档，对这个工具的分析文章也很少，看到一篇平安集团对这个工具的分析，从文中描述来看，他们对这个工具应该有一定的认识并做了一些改进，但是在文章中对某些细节没有做过多的阐释。后面尝试了调试这个工具，大致理清了这个工具的工作原理，下面是对这个工具的分析过程，以及对未来工作与改进的设想。
本文中的示例将向您介绍JSON-B，JSON绑定API for Java。在快速概述和安装说明之后，我将向您展示如何使用JSON-B来序列化和反序列化Java对象，数组和集合; 如何使用JSON-B自定义序列化和反序列化; 以及如何在序列化或反序列化期间使用JSON-B适配器将源对象转换为目标对象。
在当前的数据驱动时代，大量的数据需要在不同系统和应用程序之间进行交换和共享。这些数据可能来自于不同的源头，如传感器、数据库、文件等，具有不同的格式、大小和结构；不同系统和编程语言的运行环境也可能存在差异，如操作系统、硬件架构等，进一步增加了数据交换的复杂度和难度。为了将这些数据有效地传输和处理，需要一个高性能的数据交换格式，以提高数据交换和处理的速度和效率。传统上，数据交换通常采用文本格式，如CSV、XML、JSON等，但它们存在解析效率低、存储空间占用大、数据类型限制等问题，对于大规模数据的传输和处理往往效果不佳。因此，需要一种高效的数据交换格式，可以快速地将数据从一个系统或应用程序传输到另一个系统或应用程序，并能够支持不同编程语言和操作系统之间的交互。
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