sys64

https://imgur.com/rfc1bYb
https://imgur.com/KvidiEX

哈哈，那个网站证书过期了

求个码，感谢大佬， 邮箱: Y2hlbmxvbmd3ZW5AZ21haWwuY29tCg==

这种界面就像是之前我们物流用的那种扫描入库设备上的， 设备基本上都是 windows ce 系统的。

打开抖音相机那一刻，我都惊呆了，原来我这么帅。抖音相机自带美颜啊。

小米充电宝不错，我的一个用了大概 5 年了，终于鼓包了。
https://imgur.com/elORiBL

在使用 [Vector]( https://vector.dev/)（ vrl 语言）时，消费 Kafka 数据需要遵循几个步骤。假设你已经通过 Vector 连接 Kafka ，并将 Kafka 数据流转换为 Vector 能处理的日志结构。接下来，你可以使用 VRL (Vector Remap Language) 来处理像 `[{ "a": 1 }, { "b": 2 }, { "c": 12 }, { "z": 83 }]` 这样的 JSON 数据。

以下是消费 Kafka 数据的流程：

### 1. Vector 配置 Kafka Source
首先，确保你的 `vector.toml` 文件中已经配置好了 Kafka Source 。简单示例如下：

```toml
[sources.kafka]
type = "kafka"
bootstrap_servers = "localhost:9092"
group_id = "consumer-group-id"
topics = ["my-topic"]
key_field = "key" # 如果 Kafka 数据有 key
value_field = "message" # 消息数据字段
encoding.codec = "json" # 假设 Kafka 数据是 JSON 格式
```

### 2. 使用 VRL 处理 Kafka 消息
假设 Kafka 消息的 `message` 字段包含了你的数据，例如 `[{ "a": 1 }, { "b": 2 }, { "c": 12 }, { "z": 83 }]`，你可以使用 VRL 脚本来提取和处理这些字段。

#### VRL 脚本示例：
```toml
[transforms.kafka_parser]
type = "remap"
inputs = ["kafka"]
source = '''
# 假设 message 字段包含 JSON 数据数组
.data = parse_json!(.message)
'''
```

### 3. 消费数据
当 `message` 是 `[{ "a": 1 }, { "b": 2 }, { "c": 12 }, { "z": 83 }]` 这样的数组时，VRL 处理步骤可以提取每个字段。

你可以直接在 `source` 部分进行各种操作，比如遍历 JSON 数组或处理特定的值：

```toml
source = '''
.data = parse_json!(.message)

# 遍历数组，提取每个元素
.fields = []
for item in .data do
.fields = .fields + [get(item, "a", "undefined")]
end
'''
```

### 4. 输出处理后的数据
处理完 Kafka 数据后，你可以将结果传递给某个 Sink ，例如 Console 、Elasticsearch 等。

```toml
[sinks.console]
type = "console"
inputs = ["kafka_parser"]
encoding.codec = "json"
```

### 示例流程总结
1. Kafka source 接收 `[{ "a": 1 }, { "b": 2 }, { "c": 12 }, { "z": 83 }]`。
2. 使用 VRL 的 `parse_json!` 函数解析 JSON 数据。
3. 遍历数组、提取每个 JSON 对象中的值。
4. 输出处理后的数据到 sink ，例如 Console 。

你可以根据业务需求修改 VRL 逻辑，处理和过滤特定字段、对值进行转换等。

我有次吃饭迟到一半发现有根头发，然后看了下长度，短发，好像是自己的。最后想了想就是自己的头发。