マイクロサービスが Scala を選ぶ３つの理由 - Okapies' Archive
今年も開催される Scala Advent Calendar 2014 の 15 日目にエントリーしていて、ネタとしては先日 Tumblr が発表した "I/O and Microservice library for Scala" を謳う Colossus をやる予定なんだけど、前振りとして「なぜマイクロサービス化を進めるサービスは Scala を選ぶのか」という話をしてみるエントリ。ちなみに、Advent Calendar の前振りと書いたけど、とりあえず Scala をあまり知らない人向け。 そもそもマイクロサービスって何だっけ？ マイクロサービスへの移行と Scala なぜ Scala が選ばれるのか？ 1. JVM 言語である 2. Finagle の存在 性能 プログラミングモデル 運用ツールとの連携 3. 静的型付き言語である 余談 そもそもマイクロサービスって何だっけ？ こ
Playframework、Akka、Quartz、MyBatisで簡単なジョブスケジューラを作成してみた。
弊社では、SHANON MARKETING PLATFORMを使ってお客さまにサービスを提供していますが、お客さまのシステムとのデータ連携などで、スクラッチでアドオン開発をする場合があります。 アドオン開発しているときに「こんなのあったらいいなぁ」と思ったものを勉強も兼ねてscalaで試作してみました。 試作したのは、簡単なジョブスケジューラです。 ジョブスケジューラといえば、商用製品では、JP1、A-AUTOなど、OSSでは、Hinemosなどがあります。 小規模な開発をする場合、これら製品は、開発するアプリケーションとは別にインストールする必要がありますし、サーバのリソースも消費します。また商用製品は、ライセンス料を支払う必要があります。 また、EAIツールを使う方法もあります。EAIツールのSaaS製品も廉価なものが増えてきたので、EAIツールだけで対応可能であれば、EAIツールを使
Play2実践tips集
2. Topic • プロジェクト構成 • 開発モードの高速化 • マッピング、フォーマット • コネクションプール • 日本語ルーティング • セッション管理 • 認証処理 • 非同期処理、ジョブスケジューリング • 運用時のあれこれ 2 4. 開発モードの高速化 • play2-fastassetsを使用して静的リソースをブラウ ザにキャッシュすることでリクエストを抑制 – https://github.com/takezoe/play2-fastassets 4 <link rel="stylesheet" media="screen" href="@FastAssets.at("stylesheets/main.css")"> <link rel="stylesheet" media="screen" href="assets/stylesheets/main.css?142014
Node.js vs Play Framework (with Japanese subtitles)
Video: http://www.nicovideo.jp/watch/1410857293 Here's the showdown you've been waiting for: Node.js vs Play Framework. Both are popular open source web frameworks that are built for developer productivity, asynchronous I/O, and the real time web. But which one is easier to learn, test, deploy, debug, and scale? Should you pick Javascript or Scala? The Google v8 engine or the JVM? NPM or Ivy? Grun
ScalaNLP/Breeze入門 1 – DSS Tech Blog
はじめに 機械学習用途のOSSというと R や Weka などのツールが有名かと思います。それらの分析用ツールはデータの分析を主目的としており、弊社のようにアプリケーションへの組み込み用途が主になる場合や、論文などを読んでツールに無いアルゴリズムを実装してみようと思った場合などは、多少使いにくい部分も有ります。(なお Weka は Java から呼び出し可能なライブラリとして提供されていますが。) プログラミング言語から呼び出し易い数値計算のライブラリというと Python の SciPy, NumPy といった有名なライブラリ群があります。が、Scala を主たる開発言語としている弊社としては、出来れば JVM 上で動くライブラリを使いたいところです。 そういった目的の為のライブラリとしては Scala にも ScalaNLP/Breeze というライブラリがあります。ScalaNLP/
IntelliJ 13 CE + Scala + Gradleでのプロジェクト作成 - Flicker's Style++
こんなクールな操作で開発ができるようになりたい intellij CEをダウンロード コミュニティエディションをダウンロードしてきます http://www.jetbrains.com/idea/download/index.html vimプラグインとScalaプラグインを追加 ググると出てくるのでその通りに。 Gradleプロジェクトを作成 Use Auto-import(build.gradleを修正すると各種インポートが自動的に行われるっぽい) Create directories for empty content roots automatically(今回で言うとScalaプラグインを作成した時のディレクトリ構造が自動的に追加されるっぽい) User default gradle warpper(Mac上のgraldeではなくgradle-wrapperを使う) build.
Movie Recommendations and More via MapReduce and Scalding
Scalding is an in-house MapReduce framework that Twitter recently open-sourced. Like Pig, it provides an abstraction on top of MapReduce that makes it easy to write big data jobs in a syntax that’s simple and concise. Unlike Pig, Scalding is written in pure Scala – which means all the power of Scala and the JVM is already built-in. No more UDFs, folks! This is going to be an in-your-face introduct
Movie recommendations and more with Spark - Crouching Data, Hidden Markov
This post is inspired by Edwin Chen’s post on Scalding. I encourage you to first read that post! The Spark code is adapted from his Scalding code and is available in full here. As outlined in Ed’s post, Scalding is a Scala DSL for Hadoop MapReduce that makes it easier, more natural and more concise to write MapReduce workflows. The Scala code ultimately compiles down to MapReduce jobs via Cascadin
IntelliJ IDEA 13 で SBT がサポートされたので試してみた。 - Qiita
IntelliJ IDEA の SBT 正式サポート IntelliJ IDEA 13 がリリースされ、 Scala のビルドツールである SBT に正式対応となった。 以前は sbt-idea plugin を使うことで、 SBT を用いてインストールしたライブラリ用の External Libraries 設定の書かれた xml ファイルを生成し、 IntelliJ 上でそれらのライブラリを扱うことができていた。 https://gist.github.com/kmizu/1876800 しかし、今回のアップグレードによって、 build.sbt に変更を加えるだけでそれらの xml が生成され、 IntelliJ 上でライブラリが読み込まれた状態となる。 私のようなバカでも SBT をすぐに導入することができる。 JetBrains ありがとう。 事前準備 IntelliJ IDEA
Effective Scala
Effective Scala Marius Eriksen, Twitter Inc. marius@twitter.com (@marius) [translated by Yuta Okamoto (@okapies) and Satoshi Kobayashi (@scova0731)] Table of Contents 序章 書式: ホワイトスペース, 命名, インポート, 中カッコ, パターンマッチ, コメント 型とジェネリクス: 戻り型アノテーション, 変位, 型エイリアス, 暗黙 コレクション: 階層, 使う, スタイル, 性能, Java コレクション 並行性: Future, コレクション 制御構造: 再帰, Return, forループと内包, require と assert 関数型プログラミング: 代数的データ型としてのケースクラス, Option, パターンマ
Scalaを使い始めてから半年だけど印象をまとめてみる - ぽにくすじゃないブログ
2013-12-19 Scalaを使い始めてから半年だけど印象をまとめてみる Scala 僕はScalaを使い始めてだいたい半年というところです。業務で使ってるんですが、最近になってやっと楽しさが少しわかり始めたところで印象をまとめてみました。主観性が高いので異論･反論のある人も多いかもしれません 覚えることが多い ※個人差があります Scala は様々な文化のごった煮なところがあるため、様々な文化を知ってないとツライです。よく better Java として簡単に使えるよという甘言をささやく人がいますが、better Java として使うにはそもそも Java の知識が必要なわけですし、better Java なコードを書いてると、「varやミュータブルコレクション使っていいのは小学生までだよね」とか「while文なんて普通使わない」とか「Enumerationじゃなくて代数型データ構造
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