Java *

• C:\Program Files\Siemens\NX 12.0\NXBIN с расширением jar
• C:\Program Files\Siemens\NX 12.0\UGOPEN с расширением jar
• C:\Program Files\Siemens\NX 12.0\UGOPEN\SampleNXOpenApplications\Java.

Я программирую 16 лет, и перебрал за это время много технических стеков. Изучать языки весело, в начале они всегда как новенькие игрушки, пока месяце на третьем не появляются первые проблемы.

В языках вечно не хватает чего-то простого — лямбда-функций, именованных объединений, кастомных примитивных типов. Я лезу в обсуждения на Stack Overflow, в Github и вижу, как разрабы жалуются — им не хватает того же, чего и мне. Но обсуждения почти всегда заканчиваются одинаково: нужная фича не появится, потому что главный дизайнер языка и члены его команды нужной ее не считают.

Раньше в эти моменты мне казалось, что это я неграмотный, и чего-то не понимаю. Что создатели языков за гранями приземленной разрабовской критики. Они умны, дальновидны, преисполнены мудрости, и пути их неисповедимы.

Но сейчас я понимаю — это полная чушь.

• Англоязычной версией этого дайджеста вы можете поделиться с друзьями, используя вот эту ссылку.

Привет! Меня зовут Женя, я Java-разработчик в Usetech, в последнее время много работаю с микросервисной архитектурой, и в этой статье хотела бы поделиться некоторыми моментами, на которые может быть полезно обратить внимание, когда вы пишете новый микросервис на Spring Boot.

Опытные разработчики могут счесть приведенные рекомендации очевидными, однако все они взяты из практики работы над реальными проектами.

Redis (Remote Dictionary Server) - заслужено считается старичком в мире NoSql решений. Этот пост про то, как Spring Data с ним работает. Идея написания данного поста возникла потому, что Redis не совсем похож на привычную базу, он поддерживает типы данных, которые не удобно использовать для хранения объектов(Кеш не в счет) и выполнять поиск по определенным полям. Здесь на примерах я постараюсь описать как с ним работает Spring Data посредством привычного CrudRepository и QueryDSL. Это не пример HowTo, которых множество. Кому интересны внутренности идем дальше.

Только что вышла очередная версия плагина Big Data Tools — плагина для IntelliJ IDEA Ultimate, DataGrip и PyCharm, который обеспечивает интеграцию с Hadoop и Spark, позволяет редактировать и запускать интерактивные блокноты в Zeppelin.

Основная задача этого релиза — поправить как можно больше проблем и улучшить плагин изнутри, но два важных улучшения видно невооруженным глазом:

• соединяться с Hadoop и Spark теперь можно через SSH-туннели, создающиеся парой щелчков мыши;
• мониторинг Hadoop может ограничивать объем данных, загружаемых при просмотре списка приложений.

Описание предметной области

Всем привет. В преддверии старта курса «Разработчик на Spring Framework» мы подготовили для вас еще один полезный перевод. Но, прежде чем перейти к статье, хотим поделиться с вами бесплатной записью урока от наших преподавателей по теме: «Рефакторинг кода приложений на Spring», а также предлагаем посмотреть запись вебинара из которого вы сможете подробно узнать о программе курса и формате обучения.

Пару лет назад в одном из проектов мы столкнулись с необходимостью откладывать выполнение некоего действия на определенный промежуток времени. Например, узнать статус платежа через три часа или повторно отправить уведомление через 45 минут. Однако на тот момент мы не нашли подходящих библиотек, способных "откладывать" и не требующих дополнительного времени на настройку и эксплуатацию. Мы проанализировали возможные варианты и написали собственную маленькую библиотеку delayed queue на Java с использованием Redis в роли хранилища. В этой статье я расскажу про возможности библиотеки, ее альтернативы и те "грабли", на которые мы наткнулись в процессе.

Spring Data Neumann — это первый релиз, после перехода на новый шестимесячный релизный цикл. Сокращение сроков между релизами позволит нам чаще выпускать новые фичи, а это, в свою очередь, ускорит и вас. В этом релизе, помимо нового функционала, есть также важные изменения, потенциально ломающие совместимость с предыдущими версиями.

Изменение мажорных версий

• Spring Data JDBC 2.0 (предыдущая версия 1.1)
• Миграция с 1.1 на 2.0 описана в этом посте.
• Spring Data MongoDB 3.0 (предыдущая версия 2.2)
• Spring Data для Apache Cassandra 3.0 (предыдущая версия 2.2)
• Spring Data Couchbase 4.0 (предыдущая версия 3.2)
• Spring Data Elasticsearch 4.0 (предыдущая версия 3.2)
• Подробнее об изменениях см. этом посте.