Разработчик баз данных
Вчера Hubert 'depesz' Lubaczewski закрыл доступ с российских IP ко всем своим сайтам, включая широко известный визуализатор планов PostgreSQL-запросов explain.depesz.com.
Но это не беда, потому что в компании "Тензор" мы разработали сервис explain.tensor.ru, функционал которого гораздо обширнее, и которым можете воспользоваться и вы.
Со схемами работы некоторых параллельных узлов можно ознакомиться в статье «Parallelism in PostgreSQL» by Ibrar Ahmed, откуда взято и это изображение.Правда, читать планы в этом случае становится… нетривиально.
В одном из проектов возникла необходимость перевести процессы импорта данных сторонних систем на микросервисную архитектуру. В качестве инструмента выбран Apache NiFi. В качестве первого подопытного выбран импорт ЕГРЮЛ ФНС.
Данные ЕГРЮЛ публикуются в виде XML-файлов, упакованных в ZIP-архивы. Архивы ежедневно выкладывают на ресурс https://ftp.egrul.nalog.ru/ в отдельный каталог для соответствующей даты. Для доступа выдается ключ #PKCS12.
Задача, которую необходимо решить с помощью NiFi — загрузка файлов с ресурса ФНС и подготовка загруженных данных для импорта в наши сервисы. В данной статье описан способ реализации загрузки файлов.
Я бы хотел получить такое письмо три года назад, когда только начинал изучать Data Science (DS). Чтобы там были необходимые ссылки на полезные материалы. Статья не претендует на полноту охвата необъятной области DS. Однако для начинающего специалиста будет полезна.
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.
Привет, Друзья!
Я написал библиотеку поисков путей на произвольных графах, и хотел бы поделиться ей с вами.
Пример использования на огромном графе:
Поиграться с демо можно здесь
В библиотеке используется мало-известный вариант A* поиска, который называется NBA*. Это двунаправленный поиск, с расслабленными требованиями к функции-эвристике, и очень агрессивным критерием завершения. Не смотря на свою малоизвестность у алгоритма отличная скорость сходимости к оптимальному решению.
Описание разных вариантов A* уже не раз встречалось на хабре. Мне очень понравилось вот это, потому повторяться в этой статье я не буду. Под катом расскажу подробнее почему библиотека работает быстро и о том, как было сделано демо.
