В прошлой статье я рассказал о том, каким образом поисковая система может узнать о том, что существует та или иная веб-страница, и сохранить ее себе в хранилище. Но узнать о том, что веб-страница существует, — это только самое начало. Гораздо более важно за доли секунды успеть найти те страницы, которые содержат ключевые слова, введенные пользователем. О том, как это работает, я и расскажу в сегодняшней статье, проиллюстрировав свой рассказ «учебной» реализацией, которая тем не менее спроектирована таким образом, чтобы иметь возможность масштабироваться до размеров индексирования всего Интернета и учитывать современное состояние технологий анализа больших объемов данных.

Заодно у меня получилось рассмотреть основные функции и методы Apache Spark, так что данную статью можно рассматривать еще и как небольшой туториал по спарку.

В свободное и не свободное время[1] я развиваю несколько своих проектов на github, а также, по мере сил, участвую в жизни интересных для меня, как программиста, проектах.

Недавно один из коллег попросил консультацию: как выложить разработанную им библиотеку на github. Библиотека никак не связана с бизнес-логикой приложения компании, по сути это адаптер к некоему API, реализующему определённый стандарт. Помогая ему, я понял что вещи, интуитивно понятные и давно очевидные для меня, в этой области, совершенно неизвестны человеку делающему это впервые и далёкому от Open Source.

Я провел небольшое исследование и обнаружил что большинство публикаций по этой теме на habrahabr освещают тему участия (contributing), либо просто мотивируют каким-нибудь образом примкнуть к Open Source, но не дают исчерпывающей инструкции как правильно оформить свой проект. В целом в рунете, если верить Яндекс, тема освещена со стороны мотивации, этикета контрибуции и основ пользования github. Но не с точки зрения конкретных шагов, которые следует предпринять.

Так что из себя представляет стильный, модный, молодёжный Open Source проект в 201* году?

Сетевой стек Linux по умолчанию замечательно работает на десктопах. На серверах с нагрузкой чуть выше средней уже приходится разбираться как всё нужно правильно настраивать. На моей текущей работе этим приходится заниматься едва ли не в промышленных масштабах, так что без автоматизации никуда – объяснять каждому коллеге что и как устроено долго, а заставлять людей читать ≈300 страниц английского текста, перемешанного с кодом на C… Можно и нужно, но результаты будут не через час и не через день. Поэтому я попробовал накидать набор утилит для тюнинга сетевого стека и руководство по их использованию, не уходящее в специфические детали определённых задач, которое при этом остаётся достаточно компактным для того, чтобы его можно было прочитать меньше чем за час и вынести из него хоть какую-то пользу.

Недавно я столкнулся с задачей переноса папки с проектом из одного репозитория в другой на github. Звучит примитивно, но если рассмотреть то, что дано и то, что необходимо получить, могут возникнуть некоторые нюансы.

Итак, что дано:

• Есть большой репозиторий, содержащий множество папок. Каждая папка – это отдельный проект.

Что необходимо сделать:

• Одну из папок перенести в отдельный репозиторий с сохранением ее истории коммитов.

В теории можно было бы просто скопировать весь репозиторий со всем содержимым в новое место, а потом просто удалить те папки, которые не нужны. Но такой способ довольно неоптимален и не особо мне понравился, так что я решил поступить иначе.

Я использовал стандартный гитовый filter-branch. За основу я взял следующие статьи:

• Moving Files from one Git Repository to Another, Preserving History
• Splitting a subfolder out into a new repository

В этом посте я хочу немного адаптировать процесс для лучшего восприятия.

Bash-скрипты: начало
Bash-скрипты, часть 2: циклы
Bash-скрипты, часть 3: параметры и ключи командной строки
Bash-скрипты, часть 4: ввод и вывод
Bash-скрипты, часть 5: сигналы, фоновые задачи, управление сценариями
Bash-скрипты, часть 6: функции и разработка библиотек
Bash-скрипты, часть 7: sed и обработка текстов
Bash-скрипты, часть 8: язык обработки данных awk
Bash-скрипты, часть 9: регулярные выражения
Bash-скрипты, часть 10: практические примеры
Bash-скрипты, часть 11: expect и автоматизация интерактивных утилит