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基于 Swagger 增强 UI,FytApi.MUI 1.1.0 发布

更新内容 【解决】 亮白主题,API列表滚动条样式问题 【新增】 全局设置,支持请求地址大小写,默认全部小写 【新增】 get参数 增加数据类型提示,支持多层级注释及格式 【优化】 get参数{id}参数替换 【优化】 公共方法提取可用,删除重复及无用代码 【优化】 部分UI调整 介绍 基于swagger的轻量级,注入化的api-ui组件 支持netcore 3.1/5.0/6.0 特点 零浸入、轻量、简单、好看、好用 可配置权限认证以及Header,支持数组 支持 主题切换 ** 暗黑/亮白** 返回值Json示例,表格可视化展示数据注释信息,支持层级嵌套 演示地址 [fytapiui]() 使用说明 通过nuget搜索FytApi.MUI 添加引用到API项目中 打开 Program.cs 配置 // 默认 swagger 不要删除 app.UseSwagger(); // 兼容 默认 SwaggerUI 可保留可删除 app.UseSwaggerUI(); // [增加] 配置UI HTTP请求管道,及相关中间件处理 ,这里配置和Swagger默认配置一样 app....

每日一博 | 实时数据湖在字节跳动的实践

对实时数据湖的解读 数据湖的概念是比较宽泛的,不同的人可能有着不同的解读。这个名词诞生以来,在不同的阶段被赋予了不同的含义。 数据湖的概念最早是在 Hadoop World 大会上提出的。当时的提出者给数据湖赋予了一个非常抽象的含义,他认为它能解决数据集市面临的一些重要问题。 其中最主要的两个问题是:首先,数据集市只保留了部分属性,只能解决预先定义好的问题;另外,数据集市中反映细节的原始数据丢失了,限制了通过数据解决问题。从解决问题的角度出发,希望有一个合适的存储来保存这些明细的、未加工的数据。因此在这个阶段,人们对数据湖的解读更多的是聚焦在中心化的存储之上。 不同的云厂商也把自己的对象产存储产品称为数据湖。比如 AWS 在那个阶段就强调数据湖的存储属性,对应的就是自家的对象存储 S3。在 Wiki 的定义中也是强调数据湖是一个中心化存储,可以存海量的不同种类的数据。但是当对象存储满足了大家对存储海量数据的诉求之后,人们对数据湖的解读又发生了变化。 第二阶段,对数据湖的解读更多的是从开源社区和背后的商业公司发起的。比如 Databricks 作为一个云中立的产品,它将云厂商的这个对象存...

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