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之前和同事定义一个pb数据格式问题，他那边负责生产数据源，然后转pb再存到redis，然后我来消费这个pb，进行解开。这个过程不涉及到数据压缩如snappy。首先我消费线程代码写好了，来和他联调这份数据。但是我这边代码解析失败了。
上一篇文章手撸的一个快递查询系统，竟然阅读量过1.8w分享了我手撸自助快递单的项目。这周我对这个快递查询想做一下优化。开发一个后台内容管理系统，将快递信息在后台进行统一管理。搜寻了2个小时找到一款比较契合的瀑布内容管理系统项目pb-cms。这个项目适合搭建博客、企业网站，后台是对内容管理。关键一点作者说项目一直在更新。那就开始本地搭建。
POWER BI 软件主要是面向数据可视化，和数据建模，在数据的交互和数据可视化上有自己独有的优势。在对行业数据进行数据分析的时候 PB也有自己的一套数据分析的逻辑，我们以前在讲数据分析课程的时候，也一再强调，数据分析的重点是行业的数据分析的逻辑，并不是软件的应用。在人力资源模块也是一样，我们用PB 来对人力资源各模块进行数据分析，也是需要有一套行业的逻辑。那用PB 来做人力资源的数据分析仪表盘建模，我们的逻辑是什么样呢，我觉得主要是有3个大的步骤构成
前面一篇完成了多条件的查询，这篇开始学习分页，很多网页是默认显示20条数据，想看更多数据，就通过点击下一页的方式实现。这篇就来模拟这个分页实现过程。
分布式系统的特点是不同的功能模块会以独立服务器程序的方式运行在不同主机上。当服务A想请求位于另一台机器的服务B完成特定请求时，就必须将要处理的数据提交给B。这个过程就涉及到一系列问题，首先A需要把数据进行序列化然后通过网络连接发送给B，B接收到数据后需要进行反序列化得到数据原型，进行相应处理得到结果，接着把结果序列化后再传递给A，A收到结果后进行反序列化，得到处理结果的数据结构。
该案例的实现是基于jar包org.mybatis.spring中的SqlSessionTemplate API进行使用的。主要是完成如何使用SqlSessionTemplate中的API封装一个通用的查询方法。
在上一节我们使用gRPC实现了客户端和服务端的一对一通讯，也就是客户端向服务端发出一个请求，服务端返回一个结果。但是在很多场景下可能需要客户端向服务端连续发送多个请求后，服务端才能进行处理然后返回一个结果，例如客户端向服务端发送多个订单号，让服务端对订单号进行记录，然后服务端把所有订单号记录后返回结果；或者是客户端发送一个订单号查询所有大于给定订单号的交易记录，然后服务端返回满足条件的十几条记录等。
gRPC 是一个高性能、通用的开源RPC框架，其由 Google 主要面向移动应用开发并基于HTTP/2 协议标准而设计，基于 ProtoBuf(Protocol Buffers) 序列化协议开发，且支持众多开发语言。
看完上一个章节，相信你已经完成了某网站功能的需求分析和数据库设计，是时候实现这些设计的功能了，不过在实现之前，有一些还没有搞定的关键事情你还需要了解，今天猿人工厂君就带你来完成这个小项目的关键部分。
PowerBuilder是1991年推出的，是由大型关系数据库厂商Sybase推出的。如何基于大型关系数据库快速开发基于可视化UI、客户端/服务器局域网模式的企业应用软件，这是Sybase的初衷。
案例 & 分页 一.案例 1. 删除选中分析 商品列表页面如下: 要求: 1.在表头上添加一个复选框.(列表全选或者全不选) 2.在list.jsp中添加一个删除选中的按钮,点击删除选中商品 2. 删除选中实现 全选或者全不选的实现 在表头上添加一个复选框 遍历商品的时候给每一个商品添加一个复选框,为了便于获取,给他们使用了name属性 编写js函数实现全选或者全不选 删除选中记录的实现 获取选中的记录,将选中的ids传递给DeleteProductByIdsServlet 为了方便获取
本文描述fabric快速部署的步骤，及演示基于官方example02的智能合约进行CLI命令行体验。区块链涉及服务很多，且大量使用docker容器技术，所以请严格遵守以下步骤去部署，以减少各种问题的出现，方便我们先对联盟链有个大概的感觉。本文描述环境是centos7操作系统，请其他版本更正相关的安装工具（如ubuntu操作系统请把yum命令换成apt-get）。
POWER BI 的可视化视图中有强大的地图插件，用地图插件我们可以对地址类的数据在地图中进行数据的呈现。我们用POWER BI 做了一个全国房价的查询数据模型，效果如下:
本文来自简书作者stardust33，点击「阅读原文」查看原始文章！ Facebook为了争当开源第一大厂，已经把自家很多好东西都拿了出来贡献给开源世界，在开源之路上一骑绝尘，根本停不下来。 Facebook开源项目涉及的领域有移动工具多样化、大数据、客户端web库、后台运行时和基础设施，还有通过开放计算项目涉及到的服务器和存储硬件等等。Facebook的GitHub账户有274个代码库，收到了39000次fork、提交了79000个commit，拥有242000个关注者…… 下面是Facebook最受欢
携程当初为什么要引入 Dubbo 呢？实际上从 2013 年底起，携程内主要使用的就是基于 HTTP 协议的 SOA 微服务框架。这个框架是携程内部自行研发的，整体架构在这近6年中没有进行大的重构。受到当初设计的限制，框架本身的扩展性不是很好，使得用户要想自己扩展一些功能就会比较困难。另外，由于 HTTP 协议一个连接同时只能处理一个请求。在高并发的情况下，服务端的连接数和线程池等资源都会比较紧张，影响到请求处理的性能。而 Dubbo 作为一个高性能的 RPC 框架，不仅是一款业界知名的开源产品，它整体优秀的架构设计和数据传输方式也可以解决上面提到的这些问题。正好在 2017 年下半年，阿里宣布重启维护 Dubbo 。基于这些原因，我们团队决定把 Dubbo 引入携程。
一个无限制的数据湖为智能行动提供动力: 存储和分析PB级大小的文件和数以万亿计的对象 开发大规模并行程序简单 调试和优化您的大数据程序轻松 企业级安全，审计和支持 在几秒钟内开始，即刻扩展，按工作付费 基于YARN，专为云计算而设计 Azure Data Lake包含了使开发人员，数据科学家和分析人员能够轻松存储任何大小，形状和速度的数据，并跨平台和语言进行所有类型的处理和分析所需的所有功能。它消除了摄取和存储所有数据的复杂性，同时使得批处理，流式处理和交互式分析更快速地启动和运行。 Azure Dat
深蓝前几篇博客讲了Fabric的环境搭建，在环境搭建好后，我们就可以进行Fabric的开发工作了。Fabric的开发主要分成2部分，ChainCode链上代码开发和基于SDK的Application开发。我们这里先讲ChainCode的开发。Fabric的链上代码支持Java或者Go语言进行开发，因为Fabric本身是Go开发的，所以深蓝建议还是用Go进行ChainCode的开发。
etcd 是一个高可用强一致性的键值仓库在很多分布式系统架构中得到了广泛的应用，本教程结合一些简单的例子介绍golang版本的 etcd/clientv3中提供的主要功能及其使用方法。
随着 Lakehouse 的日益普及，人们对分析和比较作为该数据架构核心的开源项目的兴趣日益浓厚：Apache Hudi、Delta Lake 和 Apache Iceberg。
实际上从 2013 年底起，携程内主要使用的就是基于 HTTP 协议的 SOA 微服务框架。这个框架是携程内部自行研发的，整体架构在这近6年中没有进行大的重构。受到当初设计的限制，框架本身的扩展性不是很好，使得用户要想自己扩展一些功能就会比较困难。
看完上一个章节，相信你已经掌握了一个高效无误地编写SQL的办法，学会了完成小项目的注册功能，对如何使用之前学过的一些知识有了一定的认识，今天我们继续学习，一起来搞懂前后端分离的套路。
Presto是Facebook在2012年开发的，是专为Hadoop打造的一款数据仓库工具。在早期Facebook依赖Hive做数据分析，Hive底层依赖MapReduce，随着数据量越来越大，使用Hive进行数据分析，时间可能需要分钟级到小时级别，不能满足交互式查询的数据分析场景。2012年秋季，Facebook开发Presto，目前该项目在Facebook中运行超过30000个查询，每日处理数据PB以上。Presto的查询速度是Hive的5-10倍。
一段时间前，我写了一篇名为向 Go 语言开发者介绍 NATS 的博客文章以便使用Apcera NATS 作为基于GO语言的构建分布式系统和微服务的消息系统。在本文中，我将介绍NATS Streaming 服务器，它建立在 NATS 服务器顶端，提供你发布在 NATS 上的消息的永久日志。
Citus 是 Postgres 的开源扩展，它在集群中的多个节点上分布数据和查询。因为 Citus 是 Postgres 的扩展（不是 fork），所以当您使用 Citus 时，您也在使用 Postgres。您可以利用最新的 Postgres 功能、工具和生态系统。
携程当初为什么要引入 Dubbo 呢？实际上从 2013 年底起，携程内主要使用的就是基于 HTTP 协议的 SOA 微服务框架。这个框架是携程内部自行研发的，整体架构在这近6年中没有进行大的重构。
StackPath最近发布了新的门户网站，它让用户可以一站式地配置我们所提供的服务（CDN,WAF, DNS以及Monitoring）。这个项目涉及到整合不同的数据源，以及一些现有和全新的系统。虽然我们认为开发效率的优先级在一个新启动的项目中是最高的，但我们还是希望在保证足够快的开发进度的前提下，尽可能早地做一些能够保证产品长期稳定运行的技术投资，以便我们能够持续不断地在一个健壮的基础设施上添加新的功能特性。最终我们选择了Apollo GraphQL+gRPC+React+TypeScript这样一套技术栈，并对使用它们的结果感到满意。在这篇博客中，我们会解释为何选择这些技术栈，并通过一个简单的示例项目进行论述。
最近在看COM聚合技术时遇到一个关于QueryInterface的问题。在《COM技术内幕》和《COM原理与应用》中都是寥寥数句带过，看起来很易理解，我却看了许久才有所领悟。
微服务架构一直以来是服务治理的基本盘之一，落地到云原生上，往往是每个 K8s pods 部署一个服务，独立迭代、独立运维。
微服务一直以来是服务治理的基本盘之一，落地到云原生上，往往是每个 K8s pods 部署一个服务，独立迭代、独立运维。
将顺序表（ADT SqList）的数据对象，数据关系及基本操作（函数）用C语言实现，并测试。
如：当系统数据量上了10亿、100亿条的时候，我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题：
首先奉上mybatis plus的官方文档链接，再看本博客有不清晰的地方，可以查看文档https://mp.baomidou.com/guide/
假设x=5，请问y等于多少？不知道大家是否还对数学中的函数有印象，x、y、z在几个字母的出现率不亚于英语作为中的李华，而在我们C语言中的函数与数学中的函数不太一样。维基百科给出的定义是：子程序（function），是一个大型程序中的某部分代码，由一个或多个语句块组成。函数部分代码负责完成某项特定任务，而且相对于其他代码比较独立。C语言中的函数是由函数返回值类型、函数名和函数参数组成，三者相辅相成，是完成任务的关键。
在顺序表中，删除一个元素和插入一个元素的操作非常相似。删除一个元素即是将i位置之后的所有元素向前移一位。
许多开发人员认为，序列化流量可以使 Web 应用程序更安全、更快。那很容易，对吧？事实是，如果后端代码没有采取足够的防御措施，无论客户端和服务器之间如何交换数据，安全隐患仍然存在。在本文中，我们将向您展示如果 Web 应用程序在根目录存在漏洞，序列化如何无法阻止攻击者。在我们的活动中，应用程序容易受到 SQL 注入的攻击，我们将展示如何利用它以防通信使用 Protocol Buffer 进行序列化，以及如何为其编写 SQLMap 篡改程序。
针对传统超市购物车结账排队时间长、付款效率低的问题，提出了一种更符合现代社会人们购物方式-基于RFID的自助收银系统。习惯了快节奏生活的人们都会选择自助收银机结账，理由显而易见：自助收银机结账很方便，几乎不用排队，也不用近距离和收银员接触，在防疫时期特别感觉安心。而且自助结账对每件物品的售价更是一次清晰地核对，最终需支付合计购物支出自己也更加清晰明了；这两年来，越来越多的智能设备应用在我们的生活领域里，为我们的生活提供了很多智能和便利。自助收银机从几年前就陆续涌入到各地商场、超市、便利店，自去年疫情发生后自助收银的需求比例更是呈直线上升趋势。自助收银机的启用，不仅节约了超市的人力开支成本，也从根本上提升了超市的购物支付效率，在这个快节奏的社会里，智能自助收银机也从根本上提升了超市等购物场所的服务质量。
责任链模式（Chain of responsibility）是使多个对象都有机会处理请求，从而避免请求的发送者和接受者之间的耦合关系。将对象连成一条链，并沿着这条链传递该请求，直到有一个对象处理他为止。
项目中由于对于启动的优化，配置表量并不是特别大，但启动时长却不低，但对于应用类来说，对启动时长要求很严格。
正好看到董泽润老哥一篇关于使用WireShark分析gRPC流量的文章，学到了。原文地址:小技巧！Wireshark 让调试 grpc 不再困难
本文为 DM 源码阅读系列文章的第二篇，第一篇文章 简单介绍了 DM 源码阅读的目的和规划，以及 DM 的源码结构以及工具链。从本篇文章开始，我们会正式开始阅读 DM 的源码。
ElasticSearch是一款开源的高扩展的分布式全文检索引擎，可以近实时地查询分析数据。实现基于Lucene，封装了许多Lucene底层的功能，提供了简单易用的RestFul API接口和很多语言的客户端，如Java的高级客户端(Java High Level REST Client)和底层客户端(Java Low Level REST Client)
Dongyu，资深云原生研发工程师，专注于日志与OLAP领域，主要负责携程日志平台和CHPaas平台的研发及其运维管理工作。
几天前，我发表了一篇新的博文，详细介绍了我使用styled-components的经验，以及如何将动态样式整合到 js 域中，避免使用 CSS 文件。后来我发现了另一种将样式整合到应用程序中的方法... 那就是 TailwindCSS。
日志服务（Cloud Log Service，CLS）是腾讯云提供的一站式日志服务平台，提供了从日志采集、日志存储到日志检索，图表分析、监控告警、日志投递等多项服务，协助用户通过日志来解决业务运维、服务监控、日志审计等场景问题。
在最近的一个项目中，用了多个外部中断线，刚开始并没有注意外部中断的个数，看资料认为所有 10 口都可以配置为中断，然后原理图就直接连接 6 根外部中断，后来发现，PA0、 PB0、PC0 这些共用一个外部中断线，注意是共用，根本就不能同时存在，同一时间只能有一 个中断使用这个中断线，初始化的时候，谁是最后初始化的，那么这根中断线就分配给了谁。希望大家今后不要出现我这种错误。
数据持久化是服务的必要特性，最常见的组件就是关系型数据库MySQL。而在Go语言里，GORM已经成了对接MySQL事实上的标准，那么也就不去横向对比其它库了。
随着企业经营规模的扩大，以及对内快速诊断效率和对外SLA（服务品质协议，service-level agreement)的追求，对于业务系统的掌控度的要求越来越高，主要体现在：
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