アドテク×Scala×パフォーマンスチューニング
アドテク×Scala meetup 2014-11-20 http://connpass.com/event/8384/Read less
アドテクを支えるScala - Ad Generationの場合 #adtech_scala - by shigemk2
ScaleOut出向 Scala歴1年半くらい Ad Generation開発 medibaでScalaを採用した理由 Ad GenerationでどのようにScalaを使っているのか sprayを使ったrtb-engen sparkを使ったrtb-engen-log scalaを使ってみて medibaでScalaを採用した理由 scalaのことには触れられていない GitHubを見るに2011年くらいから Liftを使ったアドサーバーのプロトタイプ(当時のリードエンジニアがScala推し) medibaadでは配信サーバでPlay 集計でspark Ad Generationについて SSP Ad Generation DSP ScaleOut DMP ScaleOut Ad Platfor上に構築されたSSP スマホに注力 RTB関連 SDK⇔adserver⇔rtb-engine⇔
Scaling Gilt: from monolith ruby app to micro service scala service architecture
Scaling Gilt: from monolith ruby app to micro service scala service architecture This document summarizes Yoni Goldberg's talk on Gilt's transition from a monolithic Ruby on Rails application to a distributed system of over 450 Scala microservices. Some of the key challenges they faced included scaling issues as traffic grew, difficulties deploying and testing changes across many interdependent se
Functional Programming in Scala の感想 - xuwei-k's blog
http://www.manning.com/bjarnason https://github.com/pchiusano/fpinscala 一年ちょっと前にblog書きましたが Scalaz の作者の人達が書いた "Functional Programming in Scala" という本がでるらしい 14章のぞいてほぼ完成したので、感想書きます。MEAP v9の時点です。ちょっと長いですよ。 まず、全体を通していえるのが、Scalaの本ではなくあくまで関数型プログラミングの本だということです。それは本文の最初の方にも書いてあります。 この本だけ読んでも、Scala自体にはあまり詳しくなりません。Scala自体については、必要最低限の文法だけを随時説明してます。 逆に、(英語が読めるなら)Scalaの知識がほぼゼロだとしても、大体読めるのではないかと思います。 また、Scalazの本で
GitHub - adobe-research/spindle: Next-generation web analytics processing with Scala, Spark, and Parquet.
Spindle is Brandon Amos' 2014 summer internship project with Adobe Research and is not under active development. Analytics platforms such as Adobe Analytics are growing to process petabytes of data in real-time. Delivering responsive interfaces querying this amount of data is difficult, and there are many distributed data processing technologies such as Hadoop MapReduce, Apache Spark, Apache Drill
エンタープライズ向けにPlay + Scalaを活用する - ワザノバ | wazanova
ウォルマートカナダの開発を担当したKevin Webberが、エンタープライズ向けの開発を前提としたPlayフレームワーク + Scalaの利用について、講演しています。 まずUIまわりのアーキテクチャについて、PlayをAPIとして利用するパターンと、Playを複数のSPA (Single Page Web Application)のホストとするパターンの二つを紹介。 1) UIを物理的に分ける 構成図例（ビデオ 6分40秒時点） PlayフレームワークをRESTful APIとして使う。Playにはフロント側のコードを置かない。各UIは、Play APIのクライアントという位置づけになる。 この場合のUIの選択肢は、 JavaScriptフレームワーク、HTML5/CSS/Javascript etc. ネイティブモバイルアプリ 標準的なwebプロトコルで通信できるものであれば何でもあ
The Cake Pattern in Scala - Self Type Annotations vs. Inheritance - Andrew Rollins
Andrew Rollins Venture capitalist at Sigma Prime. Co-founder of Localytics. Software engineer. Technology and startup enthusiast. Find me on Twitter or LinkedIn. About Contact Blog Archive RSS By Tag The Cake Pattern in Scala - Self Type Annotations vs. Inheritance August 7, 2014 | Tags: scala | Discuss: HackerNews I'm a fan of the Cake Pattern for managing dependencies in Scala code. However, for
Jonas Bonér » Blog Archive » Real-World Scala: Dependency Injection (DI)
Update: Corrected typo in the Cake Pattern version of the last example. Update: Added a version of the last example using the Cake Pattern for easier comparison (see end of post). In this second post in the Real-World Scala series I am going to discuss how to implement/achieve Depenency Injection (DI) in Scala. Scala is a very rich and deep language that gives you several ways of doing DI solely
Building microservices with Scala, functional domain models and Spring Boot
Building microservices with Scala, functional domain models and Spring Boot The document discusses building microservices with Scala, functional domain models, and Spring Boot. It describes using an event-driven and event sourcing architecture to solve data consistency issues with microservices and NoSQL databases. Event sourcing involves storing business events and replaying them to recreate stat
SCALA BY THE BAY
Scale your APIs, Microservices, Data Pipelines, and AI with best practices used by global leaders. 80+ talks over three days hosted by Twitter, running on Scala. Three tracks: Functional Programming, Reactive Microservices, and Complete Data Pipelines for Machine Learning -- running in parallel. Learn from the open-source leaders with live coding and take it all home to build your own stack.
LuceneのFuzzyQueryとMoreLikeThisで遊んでみました - CLOVER🍀
最近読んでいたSolrやElasticsearch関連の本で、ちょっと気になっていたクエリで遊んでみました。Luceneで。 気になっていたクエリとは、 FuzzyQuery MoreLikeThisQuery です。 FuzzyQueryはあいまい検索、MoreLikeThisは似たドキュメントを取得するためのクエリです。 まあ、使っていってみましょう。 準備 とりあえず、依存関係の定義を。 build.sbt name := "lucene-fuzzy-more-like-this" version := "0.0.1-SNAPSHOT" scalaVersion := "2.11.0" organization := "org.littlewings" scalacOptions ++= Seq("-Xlint", "-deprecation", "-unchecked", "-fe
Scala and big data in ICM. Scoobie, Scalding, Spark, Stratosphere. Scalar 2014
Scala and big data in ICM. Scoobie, Scalding, Spark, Stratosphere. Scalar 2014 This document discusses various big data frameworks including Spark, Scoobi, Hadoop, and GraphX. It provides an example of using Spark to interactively analyze log data stored on HDFS. Spark allows loading data into memory and running multiple queries efficiently. The document also discusses benefits of Spark such as it
ScalaMatsuri運営ブログ
6月7日のトレーニング・デイに始まり、6月8日と6月9日の2日間に渡り、ScalaMatsuri2024を開催致しました。 開催にあたりスポンサーをしてくださった皆様、スピーカーとして参加してくださった方々、イベントにご参加くださいました皆様、大変ありがとうございます！ 久しぶりのオフラインとなるイベントでしたが、皆様に楽しんで頂けたのではと思います。 今回のイベントでは、スタッフも合わせて、総勢200名を超える参加者が集まるイベントとなりました。 Day1は Li Haoyi さんによる発表から始まり、様々なセッションから飛び入りセッション、懇親会など楽しいイベントが行われました。楽しいイベントになれるよう、美味しいランチなども用意させていただきました。 このようなイベントを成功させるには、コミュニティの皆様の協力もあってこそです。ScalaMatsuri2024が終了したことは名残惜し
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Building robust data pipelines in Scala | SkillsCast
GitHub - alexandru/scala-best-practices: A collection of Scala best practices
Build software better, together
http://lampwww.epfl.ch/~odersky/papers/ScalableComponent.pdf
Programming Scala, 2nd Edition
GitHub - twitter/cassovary: Cassovary is a simple big graph processing library for the JVM
ScalaのRegexParsersがすごく遅くなる件の原因と対策（version 1.0.2で修正されました） - Qiita
