Последнее время язык Go стал очень обсуждаемым, и довольно часто его сравнивают с Java. Неделя Go принесла нам очень интересную ознакомительную статью Dreadd, и мне стало интересно, как справится с описанной задачей Java.
По мере написания кода стало понятно, что и в Java тоже есть много интересного, но мало освещённого в прессе. Я постарался использовать самые интересные нововведения из Java7, надеюсь тут найдут полезную информацию как начинающие, так и опытные, но ленивые Java разработчики.

В своей предыдущей статье я показал, что при использовании асинхронных запросов, скорость опроса устройств по протоколу SNMP может достигать 9000 запросов в секунду (при условии, что у нас есть достаточное количество устройств для формирования такого потока ответов). Вопрос о том, что делать с этим потоком данных остался открытым.

Обычной практикой является обработка данных мониторинга посредством RDBMS (таких как Oracle Database). Но способны ли традиционные реляционные базы данных справиться с такой нагрузкой? Попробуем в этом разобраться.

В последнее время набирает популярность семейство подходов и методологий обработки данных, объединенных общими названиями Big Data и NoSQL. Одной из моделей вычислений, применяемых к большим объемам данных, является технология Map-Reduce, разработанная в недрах компании Google. В этом посте я постараюсь рассказать о том, как эта модель реализована в нереляционной СУБД MongoDB.

Что касается будущего нереляционных баз вообще и технологии Map-Reduce в частности, то на эту тему можно спорить до бесконечности, и пост совершенно не об этом. В любом случае, знакомство с альтернативными традиционным СУБД способами обработки данных является полезным для общего развития любого программиста, так же как, к примеру, знакомство с функциональными языками программирования может оказаться полезным и для программистов, работающих исключительно с императивными языками.

Нереляционная СУБД MongoDB представляет данные в виде коллекций из документов в формате JSON и предоставляет разные способы обработки этих данных. В том числе, присутствует собственная реализация модели Map-Reduce. О том, насколько целесообразно применять именно эту реализацию в практических целях, будет сказано ниже, а пока ограничимся тем, что для ознакомления с самой парадигмой Map-Reduce эта реализация подходит как нельзя лучше.

Итак, что же такого особенного в Map-Reduce?

Сегодня в выпуске #20:

• Батавские слезки;
• мыльные пузыри плавают в углекислом газе;
• молоток-эквилибрист;
• хрустальный резонанс;
• цветы меняют цвет;
• веселый клей на воде.

Внимание:

Некоторые опыты могут быть опасны для здоровья. При их проведении нужно обязательно соблюдать технику безопасности.

Не секрет, что писать CSS для многих стандартных кнопок, макетов, etc. бывает весьма лениво. Ниже представлена подборка генераторов CSS (и не только), которая, возможно, в некоторых случаях сможет упростить кому-то жизнь. Многими генераторами можно успешно пользоваться даже без глубоких познаний CSS.

(Осторожно! Много картинок)

Доброго времени суток! Сразу объяснюсь по поводу оформления поста: однажды, наткнувшись на статью о CSS-генераторах, меня не сильно порадовало безмерное количество информации и навигационных элементов в представленных генераторах, и еще больше — их пользовательский интерфейс! Возмутило то, что инструменты для работы со стилями — сами не выдержаны в рамках возможностей, которые они представляют… как так?!

Когда занимаешься творчеством, хочется иметь подручные средства и инструменты на освоение и работу с которыми тратишь минимум усилий и времени. В результате всего этого, пришла мысль: отобрать лучшие инструменты и организовать их для частого использования (а-ля навигационное меню, такой себе: Quick Launch).

Надеюсь, для многих ноу-хау станет хорошим помощником в процессе веб-разработки.

В подборке сервисы, плагины, темы и другие полезности, облегчающие работу с Twitter Bootstrap.

Стилизация

BootSwatchr — быстрая стилизация Twitter Bootstrap.

Приветствую вас, хабралюди!

Взбрело мне в голову написать несколько статей, о том как реализованы некоторые структуры данных в Java. Надеюсь, статьи будут полезны визуалам (картинки наше всё), начинающим java-визуалам а также тем кто уже умеет писать new ArrayList(), но слабо представляет что же происходит внутри.



Сегодня поговорим о ArrayList-ах

ArrayList — реализует интерфейс List. Как известно, в Java массивы имеют фиксированную длину, и после того как массив создан, он не может расти или уменьшаться. ArrayList может менять свой размер во время исполнения программы, при этом не обязательно указывать размерность при создании объекта. Элементы ArrayList могут быть абсолютно любых типов в том числе и null.

С недавнего времени у меня появилась настойчивая мысль, что профессиональное развитие сильно замедлилось и это хочется как-то исправить. Да, читаю книги, слушаю курсы, но в то же время приходит и понимание того, что возможно пришло время сменить работу, здесь вроде как все изучено, плавно уходим в рутину. Данная мысль сподвигла меня на рассылку своего резюме в несколько компаний — лидеров рынка. После прохождения собеседования в 3 из них, я решил, как водится внести свои 5 копеек в освещение обширной темы собеседования, а именно технических вопросов по Java коллекциям, с которыми приходится сталкиваться. Да, знаю, читатель скажет: «коллекции — избитая тема, сколько можно», но часть из приведенных ниже вопросов, я задавал своим знакомым разработчикам, которые занимают именно позиции разработчиков («крепких середнячков», по меркам недалекой от Москвы глубинки, которые уверенно справляются со своей работой на практике, а вот в теории скажем так есть пробелы, потому, что работа не требует решения каких-то нетривиальных задач, да и потому что не всем это интересно — изучать как внутри работает структура данных), вызывало растерянность. Думаю, что рассмотренный материал будет не очень интересен разработчикам выше уровня Junior (я попрошу их комментировать, дополнять и критиковать изложенный здесь материал), а вот Junior`ы уверен, найдут в этой статье интересное для себя.

Это третья часть из серии Hg Init: Учебное пособие по Mercurial от Джоэля Спольски (Joel Spolsky). Предыдущие части:

• «Переобучение для пользователей Subversion»
• «Основы Mercurial»

Одно из преимуществ использования Mercurial — возможность работать командой над одним кодом. Mercurial позволяет каждому работать независимо и помогает объединять сделанные изменения.

Часть 3. Привыкаем работать в команде

При командной работе с Mercurial общепринято настраивать центральный репозиторий в дополнение к личным репозиториям, расположенным на компьютерах членов команды. Центральный репозиторий можно рассматривать как своего рода блошиный рынок, то есть, как место где встречаются и обмениваются сделанным.