Bolt

摘要： 主要介绍如何通过官方 ETL 工具 Exchange 将业务线上数据从 Neo4j 直接导入到 Nebula Graph 以及在导入过程中遇到的问题和优化方法。 本文首发于 Nebula 论坛： https://discuss.nebula-graph.com.cn/t/topic/2044 1 背景 随着业务数据量不断增长，业务对图数据库在线数据实时更新写入和查询的效率要求也不断增加。Neo4j 存在明显性能不足，Neo4j 社区开源版本只支持单机部署，扩展能力存在比较大的问题，无法满足读写性能的线性扩展以及读写分离的业务需求，并且开源版本 Neo4j 对点和边的总数据量也有限制；而 Neo4j 企业版因果集群也存在单机主节点 Cypher 实时写入的性能瓶颈。 相比于 Neo4j，Nebula Graph 最大的特色便是采用 shared-nothing 分布式的架构，无单主写入瓶颈问题，读写支持线性扩展，擅长处理千亿节点、万亿条边的超大规模数据集。 本文主要介绍如何通过官方 ETL 工具 Exchange 将业务线上数据从 Neo4j 直接导入到 Nebula Graph 以及在导入过程中遇到的问题和优化方法。其中绝大部分问题都已经通过论坛发帖的方式得到社区的支持和解决，本文会结合问题进行逐一列举。 2 部署环境 系统环境： CPU name：Intel(R)

这个周末基于windows10单机版学习Flume+kafka+storm的简单集成，目的是加深对应基本概念的认识。这里不具体介绍flume，kafka，storm的原理，只对基本概念只做简单说明。 1.1 准备阶段 操作系统：windows 10家庭版 在官方网站下载下载编译后的软件，本人学习对应的软件版本如下： apache-flume-1.9.0-bin apache-storm-1.0.5 kafka_2.11-1.1.1 zookeeper-3.4.10 1.2 学习目标 （1） 使用Flume基于spooling directory和netcat采集日志数据，作为Kafka的Producer； （2） 使用Kafka的客户端输入日志作为Kafka的Producer； （3） 使用storm消费Kafka的日志，读取的日志数据保存到文件系统。 如下图： 1.3 Flume 1.3.1 基本概念 Flume是一个分布式、可靠、高可用的海量日志采集、聚合、传输的系统。核心是把数据从数据源（source）收集过来，在将收集到的数据送到指定的目的地（sink）。为了保证输送的过程一定成功，在送到目的地（sink）之前，会先缓存数据（channel）,待数据真正到达目的地（sink）后，Flume再删除自己缓存的数据。 基本概念： Source：

9月22日，继北京站、成都站之后， 耀星·领航计划出海峰会在武汉再次起航。峰会结合一系列合作伙伴的集成应用案例，多角度、多内容地诠释了“耀星·领航计划”，为更多中国开发者的应用出海提供了新思路。华为消费者云服务HMS Core产品部部长在峰会现场表示：HMS 是连接开发者服务内容与华为消费者中间的一道桥梁，HMS Core就是连接开发者的应用与消费者之间的桥梁。我们致力于给华为的终端消费者带来匹配、精准的应用与服务，来服务好开发者、提升消费者的体验。 与全球180万开发者一起 共创数字世界未来 科技的飞速发展让用户的智能生活加速推进，全球移动互联网的开发和应用仍存在着巨大蓝海。而HMS Core作为华为硬件能力和云端能力全面开放，在应用服务（App Services）、 人工智能（AI） 、媒体（Media）、智能终端（Smart Device）、图形（Graphics）、安全（Security）、连接与通信（System）等领域帮助开发者实现应用高效开发、快速增长、商业变现，使能开发者创新，为全球用户提供高质量的应用体验。 过去一年，华为HMS生态加速构建，全球范围内的开发者踊跃加入HMS生态。目前，HMS的全球注册开发者已经增长到180万，接入HMS Core应用达9.6万，其中海外应用上架数高达7.3万，比去年增长10倍，不同国家和地区的精品应用触达全球7亿华为用户

环境 　　虚拟机：VMware 10 　　Linux版本：CentOS-6.5-x86_64 　　客户端：Xshell4 　　FTP：Xftp4 　　jdk1.8 　　storm-0.9 　　apache-flume-1.6.0 一、Flume+Kafka+Storm架构设计 采集层：实现日志收集，使用负载均衡策略 消息队列：作用是解耦及不同速度系统缓冲 实时处理单元：用Storm来进行数据处理，最终数据流入DB中 展示单元：数据可视化，使用WEB框架展示 二、案例： 通过flume客户端向flume采集器发送日志，flume将日志发送到kafka集群主题testflume,storm集群消费kafka主题testflume日志，将经过过滤处理的消息发送给kafka集群主题LOGError，实现数据清理。 Client: package com.sxt.flume; import org.apache.flume.Event; import org.apache.flume.EventDeliveryException; import org.apache.flume.api.RpcClient; import org.apache.flume.api.RpcClientFactory; import org.apache.flume.event.EventBuilder;

使用kafka作为数据源，给storm的后续bolt提供数据的例子，还有 为啥要input.getString(4)，这个4怎么来的。 先看main方法，步骤很清新的。 package com.lxk.storm; import com.lxk.storm.bolt.OutInfoBolt; import org.apache.kafka.common.utils.Utils; import org.apache.storm.Config; import org.apache.storm.LocalCluster; import org.apache.storm.kafka.spout.KafkaSpout; import org.apache.storm.kafka.spout.KafkaSpoutConfig; import org.apache.storm.topology.TopologyBuilder; import org.junit.Test; /** * 就测试一下从kafka消费数据，然后在bolt里面可以看到数据。 * * @author LiXuekai on 2020/10/13 */ public class TestKafkaSpout { private static final String TOPOLOGY_NAME = "kafka-spout

Unity可视化编程插件bolt的介绍 前言 一、Bolt是什么？ 二、简单的用法举例 1.用Bolt实现游戏角色移动 2.用Bolt实现简单的逻辑 总结 前言 我们一般推荐学习C#编程语言来在unity里面编辑脚本文件，但是即使强如C#也有一些比较难懂的逻辑和语言壁垒。因此unity作为一个非常强大的引擎，也向用户推出了Bolt这样的可视化编程插件，使得用unity开发变得容易多了。 一、Bolt是什么？ Bolt是一个比较新的Unity可视化编程插件，目前稳定版本为1.4，alpha测试版本为2.0。 官网地址： https://ludiq.io/bolt Asset Store购买地址： https://assetstore.unity.com/packages/tools/visual-scripting/bolt-87491%5D Bolt在设计理念和使用上都很类似于UE4的蓝图（Blueprints），属于“流（flow）”式设计。简单地说，“流”式设计就是“按顺序依次执行每一步”，这其实才是最符合程序代码执行逻辑的设计，因为程序代码的执行逻辑就是“一行命令执行完再执行下一行命令”。 市面上用“流”式设计的可视化编程插件其实也蛮多的，早期的uScript Professional，现在的flowCanvas都属于此类。 我们可以这么来理解这些“流”式设计的可视化编程插件

一 文献题目： Single-cell RNA-seq analysis of the brainstem of mutant SOD1 mice reveals perturbed cell types and pathways of amyotrophic lateral sclerosis. 不想看英文题目： SOD1突变小鼠脑干的单细胞RNA序列分析揭示了肌萎缩性侧索硬化的细胞类型和途径。 背景： 肌萎缩性侧索硬化症（ALS）的发病机制涉及多种细胞类型（例如星形胶质细胞和小胶质细胞），为了确定哪一种细胞类型影响ALS，使用单细胞RNA测序（scRNA-seq）方法进行鉴定。 杂志和影响因子： Neurobiol Dis（IF： 5.16） 样本量： 两只SOD1(G93A) 突变的转基因小鼠，以及两只年龄匹配的野生型小鼠。分别从突变型和野生型小鼠中分离出3199 和1894个细胞。 分析方法： 通过查找细胞簇内突变细胞和野生型细胞之间的差异表达基因（DEG），鉴定单细胞中ALS相关的基因。使用KEGG，Reactome，BIOCARTA和Gene Ontology数据库对差异表达基因进行注释。最后将已发表肌萎缩性侧索硬化症的GWAS文献和单细胞测序鉴定出来的差异表达基因进行重合，进一步确认可能与肌萎缩性侧索硬化症相关的基因 结论：

SAST工具是最常见也是最早出现的自动化应用安全测试。有些研发人员认为，考虑软件的安全性会给他们增加更多工作量，但实际上，安全能力会给研发工作锦上添花，帮助节约大量修复bug的时间。市场上的SAST工具非常多，今天小编就介绍6款免费的开发安全测试工具，希望能帮到你。 image 1、GitGuardian GitGuardian包括300多种不同类型的机密类型，能够通过复杂的模型匹配等多种算法技术进行检测，并且通过扫描开发人员存储库，持续发现机密信息。有一个很棒的功能是，GitGuardian可以和GitHub帐户集成，只需几分钟就能完成配置。开发人员可以通过GitGuardian API检测目录、邮件客户端或Slack channel等服务中的机密信息。 2、Snyk Snyk能为开发人员提供一些开源的解决方案，它有很多不错的功能，比如在IDE中检测漏洞，扫描本地git测试存储库中的项目等。Snyk有安全网关，能够防止漏洞通过构建过程进入开发环境，而且有一个生产环境，用于测试运行环境中是否存在暴露风险点。 3、NodeJsScan NodeJs Scan有一个命令行接口，很方便就能与DevSecOps CI/CD管道集成，并以JSON格式生成扫描结果。NodeJs Scan的文件总览和整个代码库都可以通过统计数据和饼图做到可视化，此外，还可以检测缓冲区溢出漏洞

导航： 1. 漏洞环境搭建 2. 漏洞分析 3. 漏洞测试 3.1. xss 3.2. 远程代码执行 4. 影响版本 5. 防御方案 1. 漏洞环境搭建 github上下载对应版本，这里下载3.7.0. https://github.com/bolt/bolt/releases 解压后需要重命名以下文件： mv .bolt.yml.dist .bolt.yml mv composer.json.dist composer.json mv composer.lock.dist composer.lock mv src/Site/CustomisationExtension.php.dist src/Site/CustomisationExtension.php 为了快速搭建这里使用phpstudy，开启apache和mysql 点击网站，创建站点，选择好php版本并创建数据库，记住域名、数据库名称、用户名和密码 配置数据库app/config/config.yml。填好数据库名称、用户名和密码然后保存 然后浏览器访问http://上面自己设置的域名/public即可到安装页面，第一次需要设置管理员账号和密码 http://上面自己设置的域名/public http://上面自己设置的域名/public/bolt # 管理地址 2. 漏洞分析 1)XSS成因分析

前言 本篇文章主要介绍的是SpringBoot整合kafka和storm以及在这过程遇到的一些问题和解决方案。 kafka和storm的相关知识 如果你对 kafka 和 storm 熟悉的话，这一段可以直接跳过！如果不熟，也可以看看我之前写的博客。一些相关博客如下。 kafka 和 storm的环境安装 地址: http://www.panchengming.com/2018/01/26/pancm70/ kafka的相关使用 地址: http://www.panchengming.com/2018/01/28/pancm71/ http://www.panchengming.com/2018/02/08/pancm72/ storm的相关使用 地址: http://www.panchengming.com/2018/03/16/pancm75/ SpringBoot整合kafka和storm 为什么使用SpringBoot整合kafka和storm 一般而言，使用kafka整合storm可以应付大多数需求。但是在扩展性上来说，可能就不太好。目前主流的微服务框架SpringCloud是基于SpringBoot的，所以使用SpringBoot对kafka和storm进行整合，可以进行统一配置，扩展性会更好。 使用SpringBoot整合kafka和storm做什么 一般来说