Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...
こんにちわ、みけです。 もう、Streamの書きすぎで、 なんだか、for文が書けない身体になってしまいました(大袈裟) というわけで、Streamなのですが、 慣れていないと 「はよ!Supplier<?>、BinaryConsumer<?, ?>をはよ!」 とIDEにせかされて、 あれっ?これってなんだっけ?ってなってしまう のではないかと思います。 というわけで、Streamで使う用途で Functional Interfaceをまとめてみることにしました。 Streamの生成(source)に用いるもの Supplier<T> 引数なしで、オブジェクトを生成するFunctional Interfaceです。 Stream#generateメソッドで利用します。 例 @Test public void supplier_Tのサンプル () { final AtomicInteger
ちょっと気になったので、簡単にベンチマークしてみました。 最初は、ラムダ呼び出しが入る分forEachは遅いんじゃないかと思っていたら、倍の速さに。 もちろん、いろんな条件で変わるんだろうけど、ここまで差が出ることがあるのは驚き。 あと、Collectors.summingIntのような基本型に対するCollectorを使うよりは、intStreamに変換してからsumなど専用メソッドを使うほうが圧倒的に速いことも確認できた。 とりあえず、0から10万件のListを用意。 array = IntStream.range(0, 100_000).boxed().collect(Collectors.toList()); それからベンチマーク用のメソッドを用意。 public static void bench(String name, Supplier<Integer> proc){ ben
About Droonga Droonga is a scalable data processing engine, based on a stream oriented processing model. Droonga is a distributed fulltext search engine Droonga provides high-power, scalable fulltext search feature including data-storage features. Droonga can search information from a large database based on multiple partitions and multiple hardwares. You don’t have to think about the maximum limi
こんにちは。kimukimuです。 昨日はクリスマスイブでしたが、皆さんはどのように過ごされたでしょうか? 私はケーキは買う派ではなく、自分で作る派です。……まぁ、食べるのも自分なのですが…… クリスマスはさておき、今日はKinesisとStormに関する内容です。 AWS re:Invent 2013 で 発表されたAmazon Kinesis が12/17にPublic Betaになり一般公開されましたね! 以下のように、KinesisはStormのコネクタを含んでいる、ということなので、さっそく試してみましょう。 Kinesis does include a connector for porting data to Storm, which AWS General Manager for Data Science Matt Wood said is a possibility in
こんにちは @cero_t です。 今日のテーマは・・・ラピュタ禁止令! バルス! いや違う。ラムダ禁止令、です。 さて、なかなかの滑り出しですが、今日はただのラムダの紹介ではなく、禁止令に主眼を置いて語ります。 このエントリーは、Java Advent Calendar 2013の12/16分の投稿です。 http://www.adventar.org/calendars/145 前日は @sugarlife さんの JDK 8 新機能ダイジェスト (JDK 8 Features) です。 翌日は @setoazusa さんです。 ラムダ禁止令はあり得るのか? 勉強会やその懇親会などで、たびたび「ラムダ禁止令が出るのではないか」が話題に上ることがあります。 「そりゃ禁止する組織もあるでしょうね」というのがお決まりの答えなのですが、ただそれに従うだけでは面白くありませんし、要素技術の発展も
The shortcomings and drawbacks of batch-oriented data processing were widely recognized by the Big Data community quite a long time ago. It became clear that real-time query processing and in-stream processing is the immediate need in many practical applications. In recent years, this idea got a lot of traction and a whole bunch of solutions like Twitter’s Storm, Yahoo’s S4, Cloudera’s Impala, Apa
The ongoing progress in Artificial Intelligence is constantly expanding the realms of possibility, revolutionizing industries and societies on a global scale. The release of LLMs surged by 136% in 2023 compared to 2022, and this upward trend is projected to continue in 2024. Today, 44% of organizations are experimenting with generative AI, with 10% having […] Read blog post
さて、前回Java8のStreamの使い方をざっと見てみたのですけど、はてなブックマークのコメントで「Javaが使われている領域でこんな言語拡張は必要か」「可読性が損なわれていて単なる自己満足ではないか」のようなコメントがついていました。 実際どうなのか考えてみます。 Java8のStreamの目的 では、いまJavaが使われている領域を考えてみましょう。 Javaがいまよく使われているのは、クライアントサイドではなくサーバーサイドです。とくに、直接アクセスをうけつけるサーバーではなく、分散データ処理のためのHadoopやHBase、全文検索エンジンのLuceneなど、バックエンド処理を行う製品のシェアが大きいように見えます。 TwitterやGoogleでも、Javaで書かれたバックエンドが動いているようです。Facebookも分析系ではJavaを使っているようです。 大手サービスでバッ
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