数据流

Wireshark分析器分析数据流过程 分析包是 Wireshark 最强大的功能之一。分析数据流过程就是将数据转换为可以理解的请求、应答、拒绝和重发等。帧包括了从捕获引擎或监听库到核心引擎的信息。 Wireshark 中的格式由成千上万的协议和应用程序使用，它可以调用各种各样的分析器，以可读的格式将字段分开并显示它们的含义。下面将介绍详细分析 Wireshark 的包信息。 例如，一个以太网网络中的主机向 Web 网站发送 HTTP GET 请求时，这个包将由五个处理器进行处理。分别如下所示： 1. 帧分析器 帧分析器用来检测和显示捕获文件的基本信息，如每个帧的时间戳，如图 2.14 所示。然后帧分析器传递帧给以太网分析器。 图 2.14 帧分析器 从该界面可以看到第 5 帧中的一些基本信息。例如，帧的编号为 5 （捕获时的编号），帧的大小为 268 个字节，帧被捕获的日期和时间，该帧和前一个帧的捕获时间差以及和第一个帧的捕获时间差等。 2. 以太网分析器 以太网分析器用来解码、显示以太网帧（ Ethernet II ）头部的字段、字段类型的内容等。然后传递给下一个分析器，也就是 IPv4 分析器。如图 2.15 所示，该字段类型值为 0x0806 ， 0x0806 表示是一个 IP 头部。 图 2.15 以太网分析器 从该界面可以看到在以太网帧头部中封装的信息，包括发送方的源

VC6.0中使用Stream Object读取数据中流文件并显示Bmp,JPG等图片 在VC6.0中我们通常用Ado的Field 对象的GetChuck和AppendChunk来读写Blob对象，但是这样做要写很多的代码，其实ado给我们提供了一个更易操作的对象那就是 Stream Object，通过它我们可以更容易的操作数据库中的Blob对象，而且可以直接把Blob对象从数据库保存到本地文件，或者直接读取文件写入到数据库 中。下面就详细描述如何操作。 首先申明Stream对象 _ StreamPtr pStm; pStm.CreateInstance("ADODB.Stream"); variant_t varOptional(DISP_E_PARAMNOTFOUND,VT_ERROR); pStm->PutType(adTypeBinary);//类型为二进制 //得到字段内容的大小 // long lDataSize = m_pRecordset->GetFields()->GetItem("photo")->ActualSize; //m_pRecordset为一个打开的纪录集对象，含有photo这个blob字段 pStm->Open( varOptional, adModeUnknown, adOpenStreamUnspecified, _bstr_t(), _bstr

这两者都具有高可扩展性和高可靠性，本文将说明如何集成Apache Ignite和Apache Kafka消息系统，以获得一个健壮的数据处理管道。目前，这两者的集成有两个开箱即用的解决方案，一个是KafkaStreamer，一个是IgniteSinkConnector，其中IgniteSinkConnector是基于Apache Kafka最近发布的新特性- Kafka连接器 。 1.通过KafkaStreamer注入数据 从Ignite 1.3版本开始，通过他的KafkaStreamer，支持从Kafka中获取数据，然后将其注入Ignite用于基于内存的数据处理。KafkaStreamer是IgniteDataStreamer的一个实现，他会使用Kafka的消费者从Kafka代理中拉取数据，然后将数据高效地注入Ignite缓存。 要使用它，首先，需要将KafkaStreamer依赖加入pom.xml文件： <dependency> <groupId>org.apache.ignite</groupId> <artifactId>ignite-kafka</artifactId> <version>${ignite.version}</version> </dependency> 假设已经有一个缓存，键和值都是 String 类型，通过一个简单的方式就能实现数据的流化处理：