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深入理解 ProtoBuf 原理与工程实践(概述)

ProtoBuf 作为一种跨平台、语言无关、可扩展的序列化结构数据的方法,已广泛应用于网络数据交换及存储。随着互联网的发展,系统的异构性会愈发突出,跨语言的需求会愈加明显,同时 gRPC 也大有取代Restful之势,而 ProtoBuf 作为g RPC 跨语言、高性能的法宝,我们技术人有必要 深入理解 ProtoBuf 原理,为以后的技术更新和选型打下基础。 我将过去的学习过程以及实践经验,总结成系列文章,与大家一起探讨学习,希望大家能有所收获,当然其中有不正确的地方也欢迎大家批评指正。 本系列文章主要包含: 深入理解 ProtoBuf 原理与工程实践(概述) 深入理解 ProtoBuf 原理与工程实践(编码) 深入理解 ProtoBuf 原理与工程实践(序列化) 深入理解 ProtoBuf 原理与工程实践(工程实践) 一、什么是ProtoBuf ProtoBuf(Protocol Buffers)是一种跨平台、语言无关、可扩展的序列化结构数据的方法,可用于网络数据交换及存储。 在序列化结构化数据的机制中,ProtoBuf是灵活、高效、自动化的,相对常见的XML、JSON,描述同样的...

从开发视角看数据分析

导读:数据分析就是要从杂乱无章的数据中将某个或者某些核心指标做提炼、归纳、总结,找到某个规律,但往往得到的结论不足以支撑下一步的动作,劳心劳力最后无果,又要再继续深挖。本文并不是一篇专业的数据分析方法论,而是从研发角度对自己做的一些数据分析进行思考和总结。 什么是数据分析 数据分析其实有个高大上的名字--“Business Intelligence”,简称:“BI”,是指将观察、测量、实验以及生产活动过程中产生的数据通过统计学等方法做归纳、总结、理解,以得到某项结论,用来发现业务中的问题、验证某个方向的正确性、业务现状可视化等等。 数据分析的工作是痛苦的,要从杂乱无章的数据中将某个或者某些核心指标做提炼、归纳、总结,找到某个规律,而且经常得到的结论不足以支撑下一步的动作,劳心劳力最后无果,又要再继续深挖。专业的数据分析师除了SQL脚本,往往需要很好的数学、统计学、概率论、算法等专业知识的支持。做为一名研发工程师,日常的数据分析往往不需要这么多专业领域的知识,但比起做编码工作也是痛苦很多。 为什么研发要做数据分析 有人说数据分析是BI工程师的事情,但现实情况是BI们往往在做业务方最关心的...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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