java.io.Closeable
. Итак, сразу к делу.Будем рассматривать на примере
OutputStream
. Задача: получить на вход OutputStream
, сделать некоторую полезную работу с ним, закрыть OutputStream
.Пользователь
java.io.Closeable
. Итак, сразу к делу.OutputStream
. Задача: получить на вход OutputStream
, сделать некоторую полезную работу с ним, закрыть OutputStream
.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
java -jar myapplication-fat.jar
, JVM самостоятельно настроит некоторые параметры, стремясь обеспечить наилучшую производительность приложения.Про grep
знают если не все, то многие читатели Хабра, однако его многочисленных родственников знают немногие.
Давайте узнаем, как можно грепать все, что таит в себе хоть крупицу текста.
Все программисты на Java явно или неявно пользуются reflection для вызова методов. Даже если вы не делали этого сами, это за вас наверняка делают библиотеки или фреймворки, которые вы используете. Давайте посмотрим, как этот вызов устроен внутри и насколько это быстро. Будем глядеть в OpenJDK 8 с последними обновлениями.
Внимательный читатель найдет на этой картинке IPv6
Люди часто озадачены доменами. Почему мой сайт не работает? Почему эта хрень поломана, ничего не помогает, я просто хочу, чтобы это работало! Обычно, вопрошающий или не знает про DNS, или не понимает фундаментальных идей. Для многих DNS — страшная и непонятная штука. Эта статья — попытка развеять такой страх. DNS — это просто, если понять несколько базовых концепций.
DNS расшифровывается как Domain Name System. Это глобальное распределенное хранилище ключей и значений. Сервера по всему миру могут предоставить вам значение по ключу, а если им неизвестен ключ, то они попросят помощи у другого сервера.
Вот и все. Правда. Вы или ваш браузер запрашивает значение для ключа www.example.com
, и получает в ответ 1.2.3.4
.
Если вы еще никогда не поддерживали чужие приложения, или пусть даже свои, но таких размеров, что уже не помещаются в одной голове, то прошу вас расслабиться, откинуться на спинку кресла и воспринимать прочитанное как поучительную сказку с надуманными проблемами, забавным сюжетом и очевидным счастливым концом. В противном случае, если реальный боевой опыт у вас имеется, добро пожаловать в ад, но с IDDQD и IDKFA.
К вашему сведению! В этой статье мы рассматриваем само явление docker-контейнеров, а не составляем список микросервисов, которые гнездятся внутри. Этим мы займемся в следующей серии, во имя справедливости!
UPDATE: пришлось заменить «докер» на «docker», иначе статья не ищется. Заранее прошу прощения за все «docker'ы» в тексте. Селяви.
В первой части мы узнали о данных, и о том, как они могут быть использованы для извлечения из них метаданных или каких-то значений.
Вторая часть объяснила сам термин Big Data и показала, как он превратился в индустрию, причиной появления для которой стало влияние экономики. Эта, третья часть, в которой должно быть логическое продолжение предыдущих двух и у всего этого должен появиться смысл — грустная, местами ироничная, а местами пугающая. Вы видите сами, как технологические, бизнес, и даже социальные контракты в перспективе уже переопределялись большими данными таким путём, который мы только сейчас начинаем понимать. И, возможно, они никогда уже не станут контролируемыми.
С помощью чего бы не проводился анализ — суперкомпьютера или составленной вручную в 1665 году таблицы из списков мёртвых, некоторые аспекты больших данных существовали гораздо дольше, чем мы можем представить.
Темная сторона больших данных. Исторически роль больших данных не всегда была кристально чистотой. Идея переработки цифр, приводящей к количественной рационализации для чего-то, что мы и так хотели сделать, существует с тех пор, как у нас появились лишние деньги.
Надо “SELECT * WHERE a=b FROM c
” или “SELECT WHERE a=b FROM c ON *
” ?
Если вы похожи на меня, то согласитесь: SQL — это одна из тех штук, которые на первый взгляд кажутся легкими (читается как будто по-английски!), но почему-то приходится гуглить каждый простой запрос, чтобы найти правильный синтаксис.
А потом начинаются джойны, агрегирование, подзапросы, и получается совсем белиберда. Вроде такой:
SELECT members.firstname || ' ' || members.lastname
AS "Full Name"
FROM borrowings
INNER JOIN members
ON members.memberid=borrowings.memberid
INNER JOIN books
ON books.bookid=borrowings.bookid
WHERE borrowings.bookid IN (SELECT bookid
FROM books
WHERE stock>(SELECT avg(stock)
FROM books))
GROUP BY members.firstname, members.lastname;
Буэ! Такое спугнет любого новичка, или даже разработчика среднего уровня, если он видит SQL впервые. Но не все так плохо.
Легко запомнить то, что интуитивно понятно, и с помощью этого руководства я надеюсь снизить порог входа в SQL для новичков, а уже опытным предложить по-новому взглянуть на SQL.
Ваш аккаунт