Пользователь
Привет!
Меня зовут Вьет, и больше 10 лет я с любовью пишу код. В прошлом году меня пригласили в программный комитет, в котором большие фанаты качественной разработки делали конференцию QualityConf. Мы верим, что качественная разработка не ограничивается вопросами тестирования, поэтому собрали под одной крышей доклады про различные аспекты качества продуктов.
Но нашу команду поджидали две серьезные проблемы.
Всем доброго! Как всегда немножечко о нас: курс "Руководитель разработки", несмотря на его новизну для как не совсем чистого "программерского" курса, оказался очень успешным в плане количества окончивших его: из более чем тридцати человек отсеялось всего четыре человека, да и то по не связанным с тематикой обучения причинам. Так что закончив один поток, запускаем теперь и второй, чуть обновив и добавив теперь ещё и открытые уроки, на которых можно познакомиться и с преподавателем — Станиславом Михальским, и в целом с тем, что даётся на нём.
Ну и тоже как всегда — небольшая заметка-статья от преподавателя о типичных ошибках, с которыми ему, да и наверное, всем приходилось сталкиваться.
Поехали.
«Всегда честно признавай свои ошибки, это притупит бдительность начальства и позволит тебе натворить новые.» Марк Твен
Всем привет. В качестве введения, хочется рассказать, как я дошел до жизни такой.
До того как встретиться с Big Data и Spark, в частности, мне довелось много и часто оптимизировать SQL запросы, сначала для MSSQL, потом для Oracle, и вот теперь я столкнулся со SparkSQL.
И если для СУБД уже существует множество хороших книг, описывающих методологию и «ручки», которые можно покрутить для получения оптимального плана запроса, то для Spark такого рода книг я не встречал. На глаза попадались больше статьи и наборы практик, причем больше относящиеся к работе через RDD/Dataset API, а не чистому SQL. Для меня одной из эталонных книг на тему оптимизации SQL является книга Дж. Льюис «Oracle. Основы стоимостной оптимизации». Что-то подобное по глубине проработки я и искал. Почему предметом исследования стал именно SparkSQL, а не API, лежащий в основе? Тут интерес был вызван особенностями проекта, над которым я работаю.
Движение к функциональному программированию началось всерьез примерно десятилетие назад. Мы видели как такие языки как Scala, Clojure и F# стали привлекать внимание. Это движение было больше чем просто обычное восхищение «О, круто, новый язык!». Было что-то действительно побуждающее это движение — или мы так думали.
