Markdown ဇယား ကို Avro Schema အဖြစ် အွန်လိုင်းတွင် ပြောင်းလဲပါ
ဒေတာ အရင်းအမြစ်
ဝဘ်စာမျက်နှာမှ ထုတ်ယူပါ
ဖွဲ့စည်းထားသော ဒေတာကို အလိုအလျောက် ထုတ်ယူရန် ဇယားဒေတာ ပါရှိသော ဝဘ်စာမျက်နှာ URL ကို ထည့်သွင်းပါ
သင်၏ Markdown ဇယား ဒေတာကို ကူးထည့်ပါ သို့မဟုတ် Markdown ဖိုင်များကို ဤနေရာသို့ ဆွဲယူပါ
အွန်လိုင်း ဇယား တည်းဖြတ်ကိရိယာ
ဇယား ဂျင်နရေတာ
Markdown ဇယား ကို Avro Schema အဖြစ် အွန်လိုင်းတွင် ပြောင်းလဲပါ ပုံစံသို့ မြန်ဆန်စွာ ပြောင်းလဲရန် နည်းလမ်း?
1. ထည့်သွင်းမှု နည်းလမ်းများစွာ၏ ပံ့ပိုးမှုဖြင့် ဝဘ်စာမျက်နှာများမှ Markdown ဇယား ကို အပ်လုဒ်လုပ်ပါ၊ ကူးထည့်ပါ သို့မဟုတ် ထုတ်ယူပါ
Markdown ဇယား ဒေတာကို ဒေတာ အရင်းအမြစ် ဧရိယာတွင် ကူးထည့်ပါ သို့မဟုတ် .md ဖိုင်များကို အပ်လုဒ်လုပ်ရန် တိုက်ရိုက် ဆွဲယူပါ။ ကိရိယာသည် ဇယား ဖွဲ့စည်းပုံ နှင့် ပုံစံပြင်ဆင်မှုကို အလိုအလျောက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ရှုပ်ထွေးသော nested အကြောင်းအရာ နှင့် အထူး အက္ခရာ ကိုင်တွယ်မှုကို ပံ့ပိုးပေးသည်။
2. ကျွန်ုပ်တို့၏ ပရော်ဖက်ရှင်နယ် အွန်လိုင်း ဇယား တည်းဖြတ်ကိရိယာကို အသုံးပြုပြီး Markdown ဇယား ကို ပြင်ဆင်ပါ
ကျွန်ုပ်တို့၏ ပရော်ဖက်ရှင်နယ် အွန်လိုင်း ဇယား တည်းဖြတ်ကိရိယာကို အသုံးပြုပြီး ဒေတာကို တည်းဖြတ်ပါ။ အလွတ် တန်း ဒေတာ ဖျက်ခြင်း၊ ပွား တန်းများ ဖယ်ရှားခြင်း၊ ဒေတာ ပြောင်းလဲခြင်း၊ တန်းများအလိုက် စီရီခြင်း၊ regex ရှာပြီး အစားထိုးခြင်း နှင့် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ကြိုကြည့်ခြင်းကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ ပြောင်းလဲမှုများ အားလုံးသည် ရိုးရှင်းပြီး ထိရောက်သော လုပ်ဆောင်မှု နှင့် တိကျပြီး ယုံကြည်ရသော ရလဒ်များဖြင့် Avro Schema ပုံစံသို့ အလိုအလျောက် ပြောင်းလဲမည်ဖြစ်သည်။
3. ထုတ်ပို့ ရွေးချယ်မှုများစွာ၏ ပံ့ပိုးမှုဖြင့် Avro Schema ကို ကူးပါ သို့မဟုတ် ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပါ
ဒေတာ အမျိုးအစား mapping၊ field ကန့်သတ်ချက်များ နှင့် schema အတည်ပြုမှု၏ ပံ့ပိုးမှုဖြင့် စံ Avro schema သတ်မှတ်ချက်များကို ထုတ်လုပ်ပါ။ ထုတ်လုပ်ထားသော schema များကို Hadoop ecosystem များ၊ Kafka မက်ဆေ့ခ် စနစ်များ နှင့် အခြား big data platform များတွင် တိုက်ရိုက် အသုံးပြုနိုင်သည်။
မှတ်ချက်: ကျွန်ုပ်တို့၏ အွန်လိုင်း ပြောင်းလဲခြင်း ကိရိယာသည် အဆင့်မြင့် ဒေတာ လုပ်ဆောင်ခြင်း နည်းပညာကို အသုံးပြုသည်၊ ဘရောက်ဇာတွင် လုံးဝ လုပ်ဆောင်သည်၊ ဒေတာ လုံခြုံရေး နှင့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာကို သေချာစေသည် နှင့် မည်သည့် အသုံးပြုသူ ဒေတာကိုမျှ သိမ်းဆည်းမထားပါ။
Markdown ပုံစံ နှင့် ၎င်း၏ အသုံးချမှု အခြေအနေများ ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း?
Markdown သည် နည်းပညာ စာရွက်စာတမ်းများ၊ ဘလော့ဂ် အကြောင်းအရာ ဖန်တီးမှု နှင့် ဝဘ် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးပြုသော ပေါ့ပါးသော markup language တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်း၏ ဇယား syntax သည် ကျစ်လစ်ပြီး အလိုအလျောက် နားလည်နိုင်သော်လည်း စာသား ချိန်ညှိမှု၊ လင့်ခ် ထည့်သွင်းမှု နှင့် ပုံစံပြင်ဆင်မှုကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ ၎င်းသည် ပရိုဂရမ်မာများ နှင့် နည်းပညာ စာရေးဆရာများအတွက် နှစ်သက်ရွေးချယ်သော ကိရိယာဖြစ်ပြီး GitHub၊ GitLab နှင့် အခြား ကုဒ် hosting platform များနှင့် ပြီးပြည့်စုံစွာ တွဲဖက်အသုံးပြုနိုင်သည်။
Avro ပုံစံ နှင့် ၎င်း၏ အသုံးချမှု အခြေအနေများ ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း?
Apache Avro သည် ကြွယ်ဝသော ဒေတာ ဖွဲ့စည်းပုံများ၊ ကျစ်လစ်သော binary ပုံစံ နှင့် schema ဆင့်ကဲ ပြောင်းလဲမှု စွမ်းရည်များကို ပေးသော ဒေတာ serialization စနစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ big data လုပ်ဆောင်မှု၊ မက်ဆေ့ခ် တန်းစီများ နှင့် ဖြန့်ဝေထားသော စနစ်များတွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးပြုသည်။ ၎င်း၏ schema သတ်မှတ်ချက်သည် ရှုပ်ထွေးသော ဒေတာ အမျိုးအစားများ နှင့် ဗားရှင်း တွဲဖက်အသုံးပြုနိုင်မှုကို ပံ့ပိုးပေးပြီး ဒေတာ အင်ဂျင်နီယာများ နှင့် စနစ် ဗိသုကာပညာရှင်များအတွက် အရေးကြီးသော ကိရိယာတစ်ခု ဖြစ်စေသည်။