「前端同学请求两个接口，聚合一下数据不就行了？」后端同学希望只提供业务领域基础 API 服务能力，数据组装处理则希望由前端同学完成。
在上一期中，我们介绍了API资产的识别技术，探讨了API资产的定义以及各类风格API的识别技术。在本期中，我们将继续介绍API资产识别中的API聚合技术。
参考资料 累了就听会歌吧！ Elasticsearch中文参考文档 Elasticsearch官方文档 Elasticsearch 其他——那些年遇到的坑 Elasticsearch 管理文档 Elasticsearch集群配置以及REST API使用 Elasticsearch集群管理 Elasticsearch 数据搜索篇·【入门级干货】 Elasticsearch使用REST API实现全文检索 Windows下elasticsearch插入数据报错！ Kibana中doc与search策略的区别 E
上一次我们通过一张架构图（.Net Core with 微服务 - 架构图）来讲述了微服务的结构，分层等内容。从现在开始我们开始慢慢搭建一个最简单的微服务架构。这次我们先用几个简单的 web api 项目以及 ocelot 网关项目来演示下网关是如何配置，如何工作的。
在上篇.Net微服务实践（二）：Ocelot介绍和快速开始中我们介绍了Ocelot，创建了一个Ocelot Hello World程序，接下来，我们会介绍Oclot的主要特性路由和另外一个特性请求聚合。这些特性都是通过配置来实现的。
编辑导语 我们都知道一句话“巧妇难为无米之炊”，数据源就是让数据产生价值中的那些大米。那大数据时代企业需要哪些数据呢?其实大部分数据源可以大致分为以下几类。 先来科普个概念，开放应用程序的API(即A
我们在Cloudflare的一个大规模数据基础架构挑战是为我们的客户提供HTTP流量分析。我们所有客户都可以通过两种方式使用HTTP分析：
在上一篇Ocelot的文章中，我已经给大家介绍了何为Ocelot以及如何简单使用它的路由功能，如果你还没有不了解Ocelot为何物，可以查看我的系列文章 Ocelot - .Net Core开源网关。在这篇文章中，我将会继续给大家介绍Ocelot的功能：请求聚合与负载均衡。
【问题描述】 之前调用聚合数据的API的时候，前端不能直接请求聚合给的API，提示出现跨域问题，所以一开始就想怎么解决这个问题，一开始想用jsonp来解决，但是搞了半天仍然不行。查了原因发现要想使用jsonp还得后端支持，也就是说后端如果没有使用jsonp，前端是不管怎样都不能用。 【解决】 卧槽那咋办？后面我就想，写个代理吧，反正自己的网站要使用node，于是就用node+express写了个代理服务器，把前端的请求转发给聚合数据再把结果返回再整理成jsonp格式，然后前端再用jsonp请求，当时写的时候
好了，不 BB 了，今天跟大家分享一下聚合收款码的支付原理，这也是我这大半年来一直在做的项目。
对于能力的形成来说，有可能是能力本身就是自己产生和自建能力，也可能是聚合的第三业务系统或合作伙伴的能力。不论是哪种情况我们都需要考虑这些能力接口的统一注册接入和管理，而这部分即是通过ESB总线或API网关来完成。
KubeVirt是一个Kubernetes插件，为用户提供了与容器工作负载并排安排传统虚拟机工作负载的能力。通过使用自定义资源定义（CRD）和其它Kubernetes功能，KubeVirt可以无缝扩展现有的Kubernetes集群，提供一组可用于管理虚拟机的虚拟化API。
微服务模块众多，如果不聚合文档，则访问每个服务的API文档都需要单独访问一个Swagger UI界面，这么做客户端能否接受？
一个API网关可以提供多种功能。根据产品，它可能提供更丰富或更简单的特性，但是，任何API网关最重要和最基本的特点是以下设计模式：
从 v1.8 开始，资源使用情况的度量（如容器的 CPU 和内存使用）可以通过 Metrics API 获取。注意：
传统的聚合，当文档数据量非常大时进行多重聚合、嵌套聚合的性能会受到很大影响。因为聚合操作需要搜索整个索引，并处理大量数据，这会导致查询变慢，甚至可能使 Elasticsearch 集群崩溃。
扩展 Kubernetes 的方法有很多种，目前扩展 API 方面用到最多的是 自定义资源定义（CRD）和聚合 API（Aggregation API）。 自定义资源定义主要是为了让 Kubernetes 集群中可以识别到新的资源，此处我主要说明下后者。
现在社会是属于大数据的时代，相信大家都是听说过大数据这个词的，通过大数据我们可以知道很多很多的信息，因此数据对于互联网时代是非常重要的东西，现在的各行各业都需要数据的支持，而现在相关的厂商将人们需要的众多数据聚合在一起，为大家提供更加方便的了解数据方式，被称为聚合数据，那么聚合数据是什么东西？聚合数据有哪些服务？下面小编就为大家带来详细介绍一下相关的内容。
Event Time：是事件创建的时间。它通常由事件中的时间戳描述，例如采集的日志数据中， 每一条日志都会记录自己的生成时间，Flink 通过时间戳分配器访问事件时间戳。
不久前，我写了一篇文章，名为《科普技术贴：个人开发者的那些赚钱方式》，讲了一些个人开发者接私活和自己做软件加广告的一些科普知识。可是做软件，需要服务器，需要后台，对于一些小的开发者，想赚点广告费而又不想做后台使用服务器的人来说，网上提供了一些免费的接口，可以供我们使用，提供了许多数据。在这里我分享两个不错的提供WEB服务的网站。 第一个：WebXml Web Service（WEB服务）能够快捷和方便地综合并结合各种系统、商务和任何应用平台。新出现的 Web Services 标准： SOAP、WSDL 和
聚合数据是一个为智能手机开发者，网站站长，移动设备开发人员及图商提供原始数据API服务的综合性云数据平台。包含手机聚合，网站聚合，LBS聚合三部分，其功能类似于Google APIS和百度的APIStore。 在学习Python爬虫的过程中，可以尝试使用免费的API来获取一些信息，可以作为一种学习。
Mongodb 2.2 开始就提供了数据Aggregation Pipeline (聚合管道)用于简单数据分析统计,包括计数(count),求和(sum),均值(average),标准差(stddev) 等. 这个特性相较以前的 Map Reduce 方式提升了很多. 遗憾的是在服务端代码上使用 Aggregation Pipeline 还是需要使用比较繁复的 API, 包括 Spring Data 和 Morphia 提供的 API. 这大多是因为 Aggregation Pipeline 需要兼顾各种情况, 比如嵌入数组的 rewind, 还有对第一次聚合数据进行再聚合等.
上篇文章给大家讲解了Ocelot的一些特性并对路由进行了详细的介绍，今天呢就大家一起来学习下Ocelot的请求聚合以及服务发现功能。希望能对大家有所帮助。
在开发简单的业务逻辑时，可编写面向过程的代码，使用事务脚本模式，即一组类实现行为，另一组类负责存储状态。事务脚本通常是没有状态的类，它访问没有行为的数据类以完成持久化任务。
由于笔者在实际项目仅仅将ES用作索引数据库，并没有深入研究过ES的搜索功能。而且鉴于笔者的搜索引擎知识有限，本文将仅仅介绍ES简单（非全文）的查询API。
服务编排是Fizz网关提供的一个强大的功能，能够基于现有的业务微服务通过在线配置的方式快速的生成一个聚合接口，减少中间层胶水代码以及降低编码投入。本文介绍服务编排三个常见场景的使用：单API结果裁剪、多API数据聚合、多API之间传递依赖。
针对 datastream api 大家都比较熟悉了，还是那句话，在 datastream 中，你写的代码逻辑是什么样的，它最终的执行方式就是什么样的。
需要将很多的小区根据经纬度在地图上进行标注，随着业务的推进，小区标注点越来越多，如何将所有的小区合理的分布在有限的地图空间上便于管理者全局的观察成了一个亟待解决的问题！
#在生产环境中部署Elasticsearch：最佳实践和故障排除技巧——聚合与搜索（三）
意图：提供一种方法顺序访问一个聚合对象中的各个元素，而又不需要暴露该对象的内部表示。
很多人不知道什么是Window？有哪些用途？ 下面我们结合一个现实的例子来说明。
注：为了理解的一致性，本文档将使用SDK规定的术语，不做翻译。注意区分Measurements和instrument的区别，前者指的是度量数据，后者是一个工具
上一次我们介绍并演示了如果使用 Consul 做为我们微服务的注册中心，来实现服务的注册与发现。那么本次我们讲会演示如何做日志聚合。日志聚合比较常用的有 ELK 等，但是这次我想要介绍的是一款比较小众的日志聚合工具 - Seq 。
对于一个系统来说，监控、链路追踪、日志的这三者需求都是必然存在的，而有的时候我们会搞不清楚这三者相互之间是什么关系。我之前在做系统设计的时候也考虑过，是不是有必要引入那么多组件，毕竟如果这三者完全分开每一个一项的话，就有三个组件了（事实上就是：Prometheus+Grafana、Jaeger、ELK）。
Fizz Gateway 是一个基于 Java异步框架WebFlux开发的微服务网关，能够快速帮助企业进行API服务治理、减少中间层胶水代码以及降低编码投入、提高 API 服务的稳定性和安全性。Fizz管理后台是Fizz Gateway的配套系统，基于Java、Vue开发，提供友好的图形化配置界面，支撑Fizz Gateway的热服务编排、自动授权选择、线上服务脚本编码、在线测试、高性能路由、API审核管理、自定义插件等功能的配置使用。本篇文章介绍Fizz管理后台的使用。
以球员信息为例，player索引的player type包含5个字段，姓名，年龄，薪水，球队，场上位置。 index的mapping为：
上一篇《.Net微服务实战之技术选型篇》，从技术选型角度讲解了微服务实施的中间件的选择与协作，工欲善其事，必先利其器，中间件的选择是作为微服务的基础与开始，也希望给一直想在.Net入门微服务的同行有一个很好的方向。在此篇重新整理了一下整个微服务项目的demo，希望对有需要的朋友起到一定的帮助：https://github.com/SkyChenSky/Sikiro
哈喽各位，本章主要写的是FlinkSQL也是Flink章节的倒数第二篇了，最后还有一篇FlinkCEP，稍后会出，耐心关注哦！好了，进入正题！！！！
我们的愿景是建立一个完整的加密交易聚合器，作为连接 DeFi 和 CeFi 孤岛的桥梁，我们致力于构建一个对当前碎片化市场中的各种用户都有利的生态系统。我们希望让所有个人用户和投资机构能够以最优惠的价格进行交易，并能够将自己的投资策略应用于各种加密资产类别。
微服务中的术语"微"传达了一个服务的大小，但这不是将一个应用变为微服务的唯一准则。当团队转变到基于微服务的架构时，需要提高敏捷性(自动部署和频繁发布)。很难对微服务架构的风格做一个准确的定义。我倾向于Adrian Cockcroft 的定义："由松耦合且具有边界上下文的元素构成的面向服务的架构"。
作数据流通的中转站，聚合数据以API形式为互联网和移动互联网（企业和个人）开发人员提供了最好、最便捷的服务。有了聚合数据，开发者再也不用担心对各种类型数据的采集和程序编写工作了。 上图为：聚合数据技术
现在越来越多的公司开始拥抱Spring Cloud了，很多Java方向的同学也开始积极的学习Spring Cloud，其实这边还有一个问题就是说：虽然大家学了Eureka，Ribbon，Hystrix
在日常的工作当中，我们经常需要通过一系列值来了解特征的分布情况。比较常用的有均值、方差、标准差、百分位数等等。前面几个都比较好理解，简单介绍一下这个百分位数，它是指将元素从小到大排列之后，排在第x%位上的值。我们一般常用的是25%，50%和75%这三个值，通过这几个值，我们很容易对于整个特征的分布有一个大概的了解。
在大数据的实时处理中，实时的大屏展示已经成了一个很重要的展示项，比如最有名的双十一大屏实时销售总价展示。除了这个，还有一些其他场景的应用，比如我们在我们的后台系统实时的展示我们网站当前的pv、uv等等，其实做法都是类似的。
进一步了解Gateway的功能聚合的开发、异步调用等Dubbo特性；同时，会引入Lombok框架，并将详细讲解Dubbo的通信、线程模型等特性，以及相应的业务实现。
Flink Table 和 SQL 内置了很多 SQL 中支持的函数；如果有无法满足的需要，则可以实现用户自定义的函数（UDF）来解决。
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