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ester。每个harvester都会为新内容读取单个日志文件，并将新日志数据发送到libbeat，后者将聚合事件并将聚合数据发送到您为Filebeat配置的输出。 harvester harvester:负责读取单个文件的内容。读取每个文件，并将内容发送到the output 每个文件启动一个harvester来自：百科
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the ClusterDNS namespace, a JSON map using a DNS suffix key (e.g. “acme.local”) and a value consisting of a JSON array of DNS IPs.", "Parameters来自：百科![]()
设备支持的服务、属性、命令等信息。 编解码插件 物联网平台和北向应用使用JSON格式进行通信，所以当设备使用二进制格式上报数据时，开发者需要在物联网平台上开发编解码插件，帮助物联网平台完成二进制格式和JSON格式的转换。 设备 归属于某个产品下的设备实体，每个设备具有一个唯一的标来自：专题![]()
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参考《使用JSON合并patch更新Deployment》。 Json Patch, Content-Type: application/json-patch+json 在RFC6902协议的定义中,Json Patch包含一系列对目标JSON对象的操作,其本身也为JSON对象。服务器接收到该对象后来自：百科![]()
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更新操作需要通过重写原始parquet文件完成。 优点：读取时，只读取对应分区的一个数据文件即可，较为高效。 缺点：数据写入的时候，需要复制一个先前的副本再在其基础上生成新的数据文件，这个过程比较耗时。且由于耗时，读请求读取到的数据相对就会滞后。 2、Merge On Read来自：专题![]()
API对结构化数据进行查询。 SparkSQL以及DataSet还提供了一种通用的访问多数据源的方式，可访问的数据源包括Hive、CSV、Parquet、ORC、JSON和JDBC数据源，这些不同的数据源之间也可以实现互相操作。SparkSQL复用了Hive的前端处理逻辑和元数据处理模块，使用SparkS来自：专题![]()
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namespace 上实现了 Schema，每个 namespace 都可以注册对应的 Schema，Schema 要求数据必须是 json 格式，且 json 内对应的 value 必须满足 Schema 定义的规范（如 ip 地址、小数、整数等） Schema 举例： [ { "name":"name"来自：百科![]()
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