え、まって。その並列分散処理、Kafkaのしくみでもできるの? Apache Kafkaの機能を利用した大規模ストリームデータの並列分散処理NTT DATA Technology & Innovation
![HTTP/2, QUIC入門](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6aaf0db74b3ca94fc8c7337991439c60caac711b/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fsecuritycamp2015http2-150813065614-lva1-app6891-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
Reactがもっと広まって欲しいと思っている今日このごろ。React EuropeでJoseph Savona氏の講演でRelayについての「モヤっと」がいっきにかなり解消された気がするので、要点を本編を翻訳しながら自分なりにまとめておきます。 私の理解が誤っている可能性は十二分にありえるので、ご指摘いただければ幸いです。 はじめに ReactとFluxって組み合わせと共によく目にするのが↓の図。 矢印は一方向にしか進まないのが特徴で、わかりやすいってのがいろんなところで書かれているんですけど、 結局データをサーバからとってくるところってどうなってるの?ってのが疑問として残ります。つまり、図で表現すると↓の部分の仕組みがどうなっているかってところです。 その部分を、Instagramのようなサービスを例に説明しています。 クライアントはどのようにしてサーバからデータを取得すべきか まず、I
Functional Reactive Programming (FRP) ideas/concepts have almost two decades but more recently they’re influenced a new formulation of reactive programming called Compositional Event System (CES) popular in libraries like kefir,baconjs,RX. Today you can found implementations of these ideas in many popular languages like c#,java,javascript,c++,etc. This adoption is motived mostly because reactive p
This week marks three months since Rust 1.0 was released. As we're starting to hit our post-1.0 stride, we'd like to talk about what 1.0 meant in hindsight, and where we see Rust going in the next year. What 1.0 was about Rust 1.0 focused on stability, community, and clarity. Stability, we've discussed quite a bit in previous posts introducing our release channels and stabilization process. Commun
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