❓ Что такое Data Lakes?

Data Lakes представляет собой хранилище данных в их исходной форме, без структурирования, что позволяет работать с огромными объемами данных разной природы. Основное преимущество Data Lakes заключается в гибкости: данные могут быть обработаны и использованы позже в зависимости от требований бизнеса. Однако такая гибкость требует продуманного дизайна и стратегии управления данными.

Ключевыми элементами архитектуры Data Lakes являются:

🔹Инфраструктура — обычно это облачные платформы, такие как AWS S3 или Azure Data Lake Storage, обеспечивающие масштабируемость и доступность.
🔹Метаданные и каталогизация — необходимы для эффективного поиска и управления данными.
🔹Безопасность и контроль доступа — критически важны, учитывая отсутствие строгих схем данных.
🔹Интеграция и аналитика — инструменты, такие как Apache Spark или Presto, для обработки и анализа данных непосредственно в озере.

При проектировании Data Lakes важно избегать их превращения в «болото данных» (data swamp), где данные становятся неуправляемыми и неиспользуемыми из-за отсутствия стандартизации и контроля качества.

Ответьте на 3 вопроса, чтобы получить вводные занятия к курсу «Алгоритмы и структуры данных»

🔥Получите вводные занятия, ответив на 3 вопроса – https://proglib.io/w/ffb04e66

На вводной части вас ждут:

1. Лекция «Производительность алгоритмов» от руководителя разработки Яндекс.Самокатов;

2. Лекция «Итеративные сортировки и линейные сортировки» от аспирант департамента искусственного интеллекта ВШЭ;

3. Практические задания после лекций;

4. Ссылки на дополнительные материалы для самостоятельного изучения.

⚡️Переходите и начинайте учиться уже сегодня – https://proglib.io/w/ffb04e66

ℹ️ 8 архитектурных подходов

🔵 REST: Каждый ресурс системы представлен уникальным URL и взаимодействие с ними осуществляется через стандартные HTTP-методы.
🔵 SOAP: Обмен сообщениями между сервисами происходит через строго структурированные XML-запросы и ответы.
🔵 GraphQL: Позволяет клиентам формировать запросы к API, точно определяя необходимые данные, минимизируя избыточность.
🔵 gRPC: Использует протоколы буферов и HTTP/2 для создания высокопроизводительных и масштабируемых сервисов с двусторонней связью.
🔵 WebSockets: Создаёт постоянное соединение между клиентом и сервером, и обеспечивает двусторонний обмен данными в реальном времени.
🔵 Webhooks: Асинхронное взаимодействие, где сервер уведомляет клиента о событиях через HTTP-запросы, инициированные самим сервером.
🔵 MQTT: Оптимизирован для IoT-устройств, поддерживает легковесный обмен сообщениями с низким потреблением ресурсов.
🔵 AMQP: Для высоконадёжных систем, ориентирован на очереди сообщений и гарантированную доставку данных между сервисами.

❗️ Полезные фичи в Java

Эта статья для тех, кто хочет быстро и эффективно улучшить свой код на Java. Она раскрывает четыре интересные фичи, которые могут значительно упростить вашу работу, делая код чище и удобнее в поддержке. Если вам интересно, как секционные классы, рекорды, лямбда-выражения и вар-аргументы могут повысить вашу продуктивность, эта статья точно для вас.

Читать статью на Habr.

Свежий #дайджест по Java

👩‍💻 Как заставить code coverage работать на вас — статья объясняет, как использовать code coverage для повышения качества тестов и настройки надежного покрытия в проектах на Gradle и Maven.

👩‍💻 JPA Entity. Загрузи меня не полностью — статья рассказывает, как оптимизировать работу с базой данных в Spring, загружая только необходимые данные, чтобы ускорить приложение и избежать избыточного использования ресурсов​.

👩‍💻 Знакомство с BeanPostProcessor — статья рассказывает, как с помощью BeanPostProcessor в Spring можно создавать мощные кастомные аннотации, которые динамически изменяют значения полей объектов, превращая рутинную настройку бинов в гибкий и автоматизированный процесс.

👩‍💻 Spring Data JDBC. Проблемы известные, проблемы неизвестные — в докладе идёт речь об опыте работы над проектом Spring Data JDBC, в котором докладчик является контрибьютором. Доклад предоставляет отличное введение в технологию, обсуждая также её проблемы и возможные сложности.

🤔 Как меняется математика в разных индустриях: от мобильных игр к фондовым рынкам

🗓 22 августа в прямом эфире разберем как математика применяется в разных отраслях бизнеса. И какие математические навыки необходимы для успешной работы в каждой из них.

Приглашенный спикер: Павел Запольский – Senior Quantitative Researcher at Exness и Co-founder GrowLytics. Запустивший более 10 проектов по машинному обучению и анализу данных для ведущих компаний.

😮 На вебинаре узнаете:

🔵 Математика в бизнесе: Чем отличаются разные сферы друг от друга. Почему стоит понимать специфику сферы
🔵 ML и продуктовое IT: Чем различается математическая сложность от индустрии к индустрии. Какие к ним необходимы уровни подготовки
🔵 Баевская математика в GameDev. Баевская математика как альтернатива AB тестированию. Как математические методы применяются в разработке игр
🔵 Finance: Что такое количественные финансы и математическое моделирование. Обсудим текущие индустриальные тренды в отрасли
🔵 Backtest: Как знания математики делают ваши активы более надежными
🔵 На практике подробно разберем два математических кейса по GameDev и Backtest.

➡️ Зарегистрироваться: https://proglib.io/w/ea48f88a

❓ API Gateway vs. Load Balancer: В чём разница?

Отличное понимание ролей API Gateway и Load Balancer является ключевым для проектирования масштабируемых и эффективных архитектур.

— API Gateway: Почтальон цифрового мира 📬

Работает как почтальон, направляя API-запросы к нужному сервису. А также выполняет роль охранника, управляя аутентификацией и авторизацией, переводчика, преобразуя запросы и ответы, и регулировщика движения, контролируя частоту запросов.

— Load Balancer: Регулировщик движения 🚦

Его задача — равномерно распределять трафик между серверами, предотвращая их перегрузку, улучшая надежность и обеспечивая автоматическое переключение в случае сбоя одного из серверов.

Оба компонента необходимы в современных архитектурах, но выполняют разные функции! 🌐

⌛ Deprecated Event

В статье рассмотрен новый ивент в JDK 22, который позволяет отслеживать вызовы устаревших методов в вашем коде. Особенно полезен для обнаружения зависимостей от библиотек, которые могли быть удалены. Это помогает выявить потенциальные проблемы на раннем этапе и принять меры до того, как они приведут к сбоям в приложении.

Читать статью.