Functional and Reactive Domain Modelingとは、ドメイン駆動設計(DDD)の関数型プログラミング(FP)とリアクティブプログラミング(RP)によるアプローチを書いた本 1. 関数型ドメインモデリング：イントロダクション 変更可能なステートを避ける - 変更可能なステートは管理が難しく、非決定性につながる 参照透過性 - FPは、参照透過なモデルコンポーネントを設計する能力を提供する。モデルの振る舞いが純粋関数で構築されていることで合成性を得られ、小さな関数から大きな関数を作ることができる 自律的成長 - 関数型の設計と思考で、モデルは自律的に成長する。純粋性故にモデルは数学的に扱うことができ、推論ができる コアドメインに集中する - DDDの原則を使用してモデルを構築すると、リポジトリやファクトリといったパターンに基づいて編成されたエンティティや値オブジ

こんにちは。SI部の腰塚です。 RDBやデータウェアハウスの仕事に携わることが多かった筆者は、数年前からたびたび聞こえたビッグデータ分析や機械学習のための分散処理フレームワークに興味を覚えたものの、ついぞアクセスしないままここまで来てしまいました。 今回ブログを書くにあたって、せっかくなのでイチから手さぐり入門し、いまさら他人に聞けない分散処理の初歩からhadoop・sparkを触ってみるまでをまとめたいと思います。 1.分散処理の基礎知識 1-1.分散処理の処理方式：MapReduce まず分散処理とは、ひとつの計算処理をネットワークで接続した複数のコンピュータで同時並列で処理することです。 ビッグデータ活用の市場が日々大きくなるに従って、数百テラ～ペタのデータ処理も珍しいものではなくなっており、日常的にこの規模のデータを扱うシステムでは、現実的な時間的・費用的コストで処理する工夫が必要

はじめに 僕が代表をしている株式会社KOSKAでは製造業の原価管理をIoTで自動化するGenkanというサービスを提供しております。 そんな弊社では半年前、バックエンドをRoRからScalaに移行したのですが、これが素晴らしく効果が高かったので以下の記事を書きました。 スタートアップである弊社が全員ほぼ未経験でRoRをScalaに移行した理由、その効果と苦労点 しかし、最後に書いたのですが、苦労する点もとても多いです。 弊社CPOが苦労する点を抽象的な部分に関しては以下の記事で書いてくれてはいます。 0からScalaを本番導入して感じたこと・考えたこと - Qiita ただ、実際にコードを書き始めた時に引っかかりやすい点をできるだけ詳しくあげておくことで、導入しようと考えた人がなるべく簡単に導入できるという状況を作りたかったので、書きました。 それではスタートです。 RubyやPHP、Py

前回の記事(Scala ExecutionContextって何 / Futureはスレッド立ち上げじゃないよ - ましめも) で import scala.concurrent.ExecutionContext.Implicits.global とは何なのか、そもそも ExecutionContext とは ということについて解説した。 おさらい ExecutionContext は スレッドプールを持っていて、そこにタスクを割り当てる機構 ExecutionContext.Implicits.global はデフォルトではCPUコア数分のスレッドを持っている Future内でThread.sleepはご法度 ExecutionContext.Implicits.global を使っている状態でThread.sleepをすると非常に迷惑になることがある。 例えば次のようなコードがあったとし