Início Desenvolvimento no InfoQ Brasil
Artigos
Feed RSS-
/articles/estendendo-outputstream-apache-spark/pt/smallimage/image100-1568843910964.jpg)
Estendendo o OutputStream do Apache Spark Structured Streaming
Nem sempre o suporte padrão de saída do processamento de streams do Apache Spark Structured Streaming pode atender suas necessidades, por isso esse artigo mostra como estender a saída do stream e implementar sua própria integração externa. Apresento como estender o OutputStream com um exemplo completo de integração, persistindo o resultado do processamento em banco de dados relacional.
-
/articles/mental-health-tech-workplace/pt/smallimage/mental-health-tech-workplace-s-1556808891233.jpeg)
Dando suporte a saúde mental no ambiente de trabalho tecnológico
Nara Kasbergen escreve sobre Open Sourcing Mental Illness: uma organização sem fins lucrativos, distribuída, baseada em voluntários, que procura mudar a maneira como falamos sobre saúde mental na indústria de tecnologia.
-
/articles/elasticsearch-ideal-para-meu-projeto/pt/smallimage/100x100-1566855201875.jpg)
Elasticsearch é o ideal para meu projeto?
Elasticsearch é uma solução open-source, escalável e maleável. Existem diversos cenários nos quais podemos usá-lo em produção e, se bem configurado, pode ser uma vantagem para seu serviço. Mas, será que realmente atende ao seu cenário? O que deve ser considerado? Da preparação do cluster ao tipo de query e modelo de paginação, tudo isso pode ter impacto no usuário final.
-
/articles/orms-herois-ou-viloes/pt/smallimage/image100x100-1566337105003.jpg)
ORMs heróis ou vilões dentro da arquitetura de dados?
Ferramenta útil e muito produtiva para uns, um equipamento que destrói toda a saúde no banco de dados para outros: os ORMs e os mappers são ferramentas que até o momento trazem uma grande polêmica. Afinal, existe uma quebra de paradigma entre o programa e a persistência, mas como resolver? O objetivo do post é falar sobre ORMs para que, finalmente, os programadores e os DBAs vivam em paz.
-
/articles/data-processing-redis-spark-streaming/pt/smallimage/real-time-data-processing-logo-small-1557414118420.jpg)
Processamento de dados em tempo real usando Redis Streams e Apache Spark Structured Streaming
Roshan Kumar, gerente sênior de produtos na Redis Labs, demonstra nesse artigo como a combinação do Apache Spark Structured Streaming, que possui recursos de consulta SQL para streaming de dados, com o Redis Streams pode promover e simplificar a escalabilidade do processamento de dados em tempo real.
-
/articles/jakarta-nosql-ee4j/pt/smallimage/image100x100-1566338043811.jpg)
Modernização: Jakarta NoSQL foi aprovado como um projeto EE4J
Conheça mais sobre as novidades do mundo Jakarta EE e o roadmap do suporte do Jakarta EE para bancos de dados NoSQL
-
/articles/overcoming-restlessness/pt/smallimage/overcoming-restlessness-s-1548835990305.jpeg)
Superando a substituição do REST
Novos protocolos de API como o GraphQL, o gRPC e o Apache Kafka, ganharam popularidade como alternativas para APIs HTTP inspiradas em REST. Em vez de substituir o REST, a indústria de engenharia de software deve procurar evoluir na maturidade do ecossistema REST, enquanto explora os pontos fortes tecnológicos dos novos protocolos.
-
/articles/apache-kafka-licoes/pt/smallimage/image5-1565803095774.jpeg)
Uma introdução ao Apache Kafka, lições aprendidas em um ambiente de varejo
No mundo digital, inevitavelmente, as coisas falham, uma interface de rede pode parar, um disco pode encher ou queimar, um nó do data center pode ficar indisponível, a região do ambiente em cloud onde as suas aplicações estão hospedadas pode ficar indisponível, há inúmeros motivos para os sistemas falharem e é necessário desenvolver código, e configurar os sistemas para serem resilientes.
-
/articles/prometheus-monitor-applications-at-scale/pt/smallimage/logo-1560849701397.jpg)
Como usar a solução de código aberto Prometheus para monitorar aplicações em escala
Nesse artigo o autor discute como coletar métricas e detectar anomalias no streaming de dados usando o Prometheus, Apache Kafka e Apache Cassandra.
-
/articles/money-api-do-java/pt/smallimage/imagem100-1563571644733.jpg)
Money API do Java: por que uma API para dinheiro?
A manipulação de valores monetários é frequentemente enfrentada por desenvolvedores, incluindo operações, como somatórios com semântica especializada, validação de moedas e cálculos. Com o objetivo de facilitar a manipulação desses tipos, nasceu a Money API do Java. Conheça mais sobre o contexto da criação da API e os motivos para utilizá-la.
-
/articles/Kubernetes-multi-cloud/pt/smallimage/Kubernetes-multi-s-1548317086297.jpeg)
Painel virtual: Kubernetes e os desafios da nuvem múltipla
Na conferência Kubecon+CloudNativeCon 2018 em Seattle, com a participação de cerca de 8500 pessoas, muitos dos vários serviços Kubernetes oferecidos pelos principais provedores de nuvem foram discutidos desde a palestra de abertura até as muitas sessões técnicas.
-
/articles/processamento-de-dados-apache-spark-3/pt/smallimage/capa-artigo3-1563224300987.jpg)
Processamento de Dados em "Tempo Real" com Apache Spark na Wavy: Parte 3
Grandes volumes de dados para processar? Necessidade de informação em "tempo real"? Essas são as necessidades que temos de processamento de dados na Wavy, mais de 100 milhões de transações por dia. Esse artigo mostra como utilizamos o Apache Spark para processar grandes influxos de dados de forma contínua, ao final vamos compartilhar dicas e lições aprendidas no uso dessa ferramenta.