Translate

martes, 27 de noviembre de 2018

Comparando HBase con una base de datos relacional



Base de datos relacional
Apache HBase
Escala de forma horizontal
Escala de forma vertical
Usa SQL para leer registros en la tabla
Usa una API y Mapreduce para resolver las consultas
Esta organizada en tablas donde cada fila tienen el mismo numero de columnas que todas las filas de la tabla.
Esta organizada en tablas pero cada fila puede tener un numero variable de columnas.
La cantidad de datos que se pueden guardar dependen de la capacidad de un server
La cantidad de datos que se pueden guardar dependen de la capacidad del cluster de servidores
Tiene un esquema restrictivo
Tiene un esquema flexible
Soporta ACID, es decir soporta transacciones
No soporta ACID, no soporta transacciones
Es ideal para datos estructurados
Es ideal para datos estructurados y no estructurados.
Centralizada
Distribuida
Soporta joins
No soporta joins
Soporta integridad referencial
No soporta integridad referencial





Por lo visto son cosas totalmente diferentes, pensadas para casos de uso diferentes. Por lo tanto lo peor que podemos hacer es tomar un problema que se resuelve con una base de datos relacional y tratar de utilizar HBase.

lunes, 26 de noviembre de 2018

Como es streams en Kotlin?


En Java 8 tenemos los Streams que nos permiten convertir o filtrar colecciones.

Veamos un ejemplo:

List<String> names = Arrays.asList("Joe", "Jack", "William", "Averell");
List<String> jNames = names.stream()
                           .filter(name -> name.startsWith("J"))
                           .collect(Collectors.toList());

Veamos ahora como haríamos lo mismo con Kotlin:

val names = listOf("Joe", "Jack", "William", "Averell")
val jNames = names.filter { it.startsWith("J") }

La pregunta es por que escribimos mucho menos en Kotlin. Esto es una ventaja del azúcar sintáctico + convención ante configuración. Otro temita es que kothin no es lazy como streams de java. Pero eso es tema para otro post.

domingo, 25 de noviembre de 2018

Luchando contra NullPointerException con Kotlin - parte 2


Esta es la primera parte : https://emanuelpeg.blogspot.com/2018/11/luchando-contra-nullpointerexception.html

Como habíamos dicho Kotlin tienen diferente un montón de operadores para controlar los NullPointerException.

Veamos el operador ?. Un pequeño ejemplo:

val a = "Kotlin"
val b: String? = null
println(b?.length)
println(a?.length)

Esto devuelve b.length si b no es nulo, y nulo de lo contrario, por lo tanto esto retorna un valor de tipo : Int?

Esto es muy practico, ya que nos olvidamos de hacer muchas comprobaciones por ejemplo, si necesito el nombre del profesor del curso que esta haciendo juan :

juan?.curso?.profesor?.nombre

Como no estoy seguro que juan este haciendo un curso y el curso tenga un profesor y el profesor un nombre, uso ?.

Si queremos solo valores no nulos podemos usar let :

val listWithNulls: List<String?> = listOf("Kotlin", null)
for (item in listWithNulls) {
    item?.let { println(it) } // prints A and ignores null
}

let realiza la acción si no es nulo.

el operador ?. es útil para la asignación:

person?.department?.head = managersPool.getManager()

Si person o department es nulo no asigna nada.

El operador Elvis nos permite hacer acciones si los campos son nulos, veamos un ejemplo:

 fun foo(node: Node): String? {
    val parent = node.getParent() ?: return null
    val name = node.getName() ?: throw IllegalArgumentException("name expected")
    // ...
}

El operador de aserción no-nula (!!) convierte cualquier valor a un tipo que no sea nulo y lanza una excepción si el valor es nulo:

val l = b!!.length

Deberíamos manejar el NullPointerException.

Por ultimo tenemos unos chiches, por ejemplo si un valor es nulo y queremos castear nos va traer problema si este valor es null por lo tanto tenemos el as?

val aInt: Int? = a as? Int

Si tenemos una lista que permite nulos y queremos solo los valores no nulos contemos con filterNotNull :

val nullableList: List<Int?> = listOf(1, 2, null, 4)
val intList: List<Int> = nullableList.filterNotNull()

Y ya esta, que más queres?

Dejo link:
https://kotlinlang.org/docs/reference/null-safety.html

sábado, 24 de noviembre de 2018

Workshop de Laravel framework PHP

El principal objetivo del Workshop Framework PHP (Laravel) es generar un espacio de intercambio, discusión y presentación de experiencias en la temática de Framework para el desarrollo de aplicaciones Web y la tecnología Laravel que permita  enriquecer  los conceptos individuales de cada uno de los asistentes.

Lugar:
Facultad de Ciencia y Tecnología, Sede de Oro Verde – Ruta Provincial N° 11, Km 5 y ½. Salón de Acceso principal.

Fecha y Hora:  
Viernes 30 de Noviembre de 2018, a partir de las 15:00 horas.

Agenda / Cronograma:
15:00 a 15:45 horas– Acreditaciones y armado de grupos
15:45 a 16:00 horas– Presentación del evento
16:00 a 17:00 horas– Introducción a los frameworks
17:00 a 18:00 horas– Framework Laravel
18:00 a 18:30 horas– Coffee Break
18:30 a 19:10 horas– Desafíos en laboratorio – PARTE 1
19:10 a 19:50 horas– Desafíos en laboratorio – PARTE 2
19:50 a 20:00 horas– Sorteos, entrega de premios y cierre del Evento

Inscripciones:

Costo:
El Evento es Libre y Gratuito. Los asistentes que deseen recibir una certificación de asistencia al mismo deberán abonar ($100) cien pesos al momento de matricularse.

Cabe destacar que el evento fue declarado de interés institucional por el Consejo Directivo de la Facultad de Ciencia y Tecnología de la UADER bajo la resolución número 675/2018 de fecha 13 de noviembre de 2018.



miércoles, 21 de noviembre de 2018

Luchando contra NullPointerException con Kotlin


La excepción que más se encuentra en los logs de la aplicaciones Java es NullPointerException, y esto es esperable ya que java no trae mecanismos de chequeo de nulos. Solo el if, pero es muy manual y al no ser null un objeto, se hace bastante difícil tener que checkear nulos con un if todo el tiempo.

En cambio kotlin aprendió de esto y ha implementado varios mecanismos para prevenir los NullPointerException.

El primero, no podemos asignar null a un tipo común, no compila:

var a: String = "abc"
a = null // error de compilación

Tenemos que expresamente indicar que este tipo permite nulos :

var b: String? = "abc"
b = null // ok
print(b)

Ahora bien si nosotros llamamos a un método de b y no comprobamos que no sea nulo, no funciona:

val l = b.length // error: variable 'b' can be null

Tira error de compilación. Nosotros debemos comprobar que esto no sea nulo:

val l = if (b != null) b.length else -1

Bueno, hasta aquí un primer paso, en próximo post seguimos con los operadores antinull.

domingo, 18 de noviembre de 2018

Resultados de una encuesta sobre java

Hace unos días vi los resultados que lanzo java magazine con respecto a una encuesta que hizo. Y paso a mostrar las cosas que más me llamaron la atención las que no también:

Lenguajes que se utilizan en la plataforma java, primero esta Java, luego Clojure y Kotlin :

Para mi es una sorpresa no me imagine a Clojure tan usado. 

Ide más usado: IntelliJ IDEA ganando por 7 puntitos a eclipse. 



La base de datos más utilizada en un entorno Java es Oracle y luego MySQL : 


 El ORM más usado en Java es Hibernate, cantado :


El server más utilizado es Tomcat, tambien cantado: 


Otra dato que me pareció cantado, es el lenguaje que se utiliza en entorno Java (que no es propio de este entorno) : javascript y sql pero me llamo la atención que aparezca Python, C, C#, Go, etc


La herramienta para la gestión y construcción de proyectos Java : 


 El framework para presentación más utilizado:


Dejo link: http://www.javamagazine.mozaicreader.com/NovemberDecember2018/Default/15/0#&pageSet=15&page=0&contentItem=0




sábado, 17 de noviembre de 2018

5 cursos de TensorFlow


Si queremos aprender una tecnología nueva lo mejor es empezar por un libro o un curso y luego ir a tutoriales de internet. Saltar de tutorial en tutorial, nos da el conocimiento pero nos falta el orden. Con un curso o un libro aprendemos ordenadamente, como debe ser.

Por lo tanto dejo 5 cursos de TensorFlow :





miércoles, 14 de noviembre de 2018

Extension functions en Kotlin

Si ya se "Extension functions" esta en ingles pero no sabia como traducirlo. Pero si vamos al grano, es solo un nombre. El concepto es muy simple: Kotlin permite extender clases existentes.

Es decir puedo tomar una lista o un String o un Entero o la clase que sea y agregarle un método, veamos un ejemplo con String :

fun String.removeFirstLastChar(): String =  this.substring(1, this.length - 1)

Entonces ahora String tendrá un nuevo método, y lo llamamos de esta manera: 

fun main(args: Array<String>) {
    val myString= "Hello Everyone"
    val result = myString.removeFirstLastChar()
    println("First character is: $result")
}

Si queremos aprovechar estas extensiones solo tenemos que importar el .java donde se programaron las extensiones. Y de esta manera nos ahorramos de tener clases Utils que agregan funcionalidad a clases del sdk. 

martes, 13 de noviembre de 2018

Apache HBase vs HDFS



Apache HBase esta ligada directamente con Hadoop, dado que funciona sobre el sistema de archivos HDFS. Dada esta relación HBase utiliza todas las ventajas y características de Hadoop. Es tolerante a fallos, utiliza map-reduce, distribuido, escala de forma horizontal, etc, etc.


Pero que ventajas tiene utilizar Apache HBase comparado con utilizar HDFS solo:


Hadoop/HDFS
HBase
Provee un file system distribuido. Provee un almacén de datos basado en columnas
Está optimizado para el almacenamiento de archivos de gran tamaño sin lectura/escritura aleatoria de estos archivos Esto está optimizado para datos tabulares con facilidad de lectura/escritura aleatoria
Utiliza archivos planos. Usa pares de datos clave-valor
El modelo de datos no es flexible. Esto utiliza almacenamiento tabular con soporte incorporado de Hadoop MapReduce
Está principalmente optimizado para escritura de una sola lectura Está optimizado para leer/escribir muchas veces

domingo, 11 de noviembre de 2018

Como se organiza una base Apache HBase?


Una tabla Apache HBase esta compuesta de filas, familia de columnas, columnas y celdas. La clave de fila es  única e identifica a la fila, familia de columnas son un grupo de columnas, la columna es un campo de la fila y la celda es el valor que tiene esa fila en esa columna determinada.

Características de Apache HBase


Apache HBase como habrán leído anteriormente es una base NoSql, la cual es orientada a columna.

Pero que características la hacen una base tan especial:

  • Balanceador de carga y recuperación de errores automático: HBase corre sobre el sistema de archivos de Hadoop, hdfs, el cual puede recuperarse dado a que cuenta con bloques de recuperación y servidores de replicación. 
  • Fragmentación automática: HBase maneja el concepto de región lo que permite tener replicaciones en una región determinada y compartir la información con dicha región. 
  • Integración con Hadoop: HBase corre sobre el sistema de archivos de Hadoop, por lo que cuenta con  una muy buena integración con el ecosistema Hadoop. 
  • Map-reduce: HBase utiliza Hadoop map-reduce framework para resolver problemas en paralelo. 
  • Java Api: los clientes java pueden utilizar toda la potencia de la jdk, ya que hbase fue escrito en java. 
  • Thrift o rest web services: HBase brinda 2 caminos para exponer funcionalidad una REST API o servicios Thrift
  • Soporta monitoreo: Igual que Hadoop, soporta software de monitoreo el cual nos indicara la salud de nuestra base de datos. 
  • Distribuida: Puede correr en varios servers. 
  • Escalabilidad lineal: es decir que podemos prever que va a crecer su performance agragando un servidor o cuanto cae si quitamos un servidor. 
  • Orientado a Columna: esto no es una ventaja es solo una característica. Pero quería hacer la lista larga. 
  • Soporta comandos de shell: Se puede administrar HBase totalmente desde una consola . 
  • Soporta versiones: soporta diferentes versiones, a la vez permite hacer snapshot, de versiones anteriores. A la vez soporta multilples versiones de un solo registro por medio de la snapshot que utiliza internamente


jueves, 8 de noviembre de 2018

Que viene en Java 12?


Ya tenemos Java 11 en el mercado, por lo tanto es hora de pensar en java 12 y estas son las nuevas características :

Un switch más inteligente: En java 12 vamos a poder hacer lo siguiente:

switch (day) {
    case MONDAY, FRIDAY, SUNDAY -> System.out.println(6);
    case TUESDAY                -> System.out.println(7);
    case THURSDAY, SATURDAY     -> System.out.println(8);
    case WEDNESDAY              -> System.out.println(9);
}

A la vez vamos a poder asignar un elemento de la siguiente manera:

int numLetters = switch (day) {
    case MONDAY, FRIDAY, SUNDAY -> 6;
    case TUESDAY                -> 7;
    case THURSDAY, SATURDAY     -> 8;
    case WEDNESDAY              -> 9;
};

o podríamos hacer algo así:

int j = switch (day) {
    case MONDAY  -> 0;
    case TUESDAY -> 1;
    default      -> {
        int k = day.toString().length();
        int result = f(k);
        break result;
    }
};

También va traer literales Raw String, que que seria? Podemos tener string en varias lineas:

String html = `<html>
                   <body>
                       <p>Hello World.</p>
                   </body>
               </html>
              `;

veamos otro ejemplo: 

String script = `function hello() {
                    print('"Hello World"');
                 }
                 hello();
                `;
Este string no solo permite varias líneas sino que tambien no es necesario el carácter de escape, para caracteres raros. 

Y luego tenemos algunos cambios menores. 

Estos cambios están en draft pero que piensa de ellos. 



miércoles, 7 de noviembre de 2018

10 cursos gratuitos de Java para principiantes y programadores experimentados.

Si queremos aprender una tecnología nueva lo mejor es empezar por un libro o un curso y luego ir a tutoriales de internet. Saltar de tutorial en tutorial, nos da el conocimiento pero nos falta el orden. Con un curso o un libro aprendemos ordenadamente, como debe ser.

Por lo tanto dejo 10 cursos gratuitos de  Java para principiantes y programadores experimentados :

domingo, 4 de noviembre de 2018

java.util.stream en Java 8

Otra incorporación de Java 8 es la Streams API.

Permite junto con expresiones Lambda crear una composición de operaciones que se aplican a las colecciones. Un estilo Linq de .net pero en Java.

El procesamiento de los elementos de una colección se hace de forma declarativa. Permite manipular, realizar búsquedas y realizar conversiones en sets de datos grandes de forma eficiente.

Se componen operaciones al estilo SQL y admiten operaciones comúnmente utilizadas:
filter  map,  reduce,  find,  match,  sorted…

Los patrones de procesamiento de colecciones típicos son similares a las operaciones del estilo de las que se usan en SQL para "buscar" (por ejemplo, buscar la transacción de mayor valor) o "agrupar" (por ejemplo, agrupar todas las transacciones relacionadas con compras de almacén). La mayoría de las bases de datos permiten establecer operaciones como esas de manera declarativa. Por ejemplo, la siguiente consulta de SQL permite buscar la identificación de la transacción de mayor valor: "SELECT id, MAX(value) from transactions".


Veamos un ejemplo para tener una idea del nuevo estilo de programación que posibilitan los streams de Java SE 8. Imaginemos que necesitamos encontrar todas las transacciones del tipo grocery y obtener un listado de identificaciones de transacciones ordenadas de mayor a menor por valor de transacción. En Java SE 7, usaríamos el código que se muestra aquí:

List<Transaction> groceryTransactions = new Arraylist<>(); 
for(Transaction t: transactions){  
    if(t.getType() == Transaction.GROCERY){   
       groceryTransactions.add(t);  
    } 
}

Collections.sort(groceryTransactions, new Comparator(){  
    public int compare(Transaction t1, Transaction t2){   
        return t2.getValue().compareTo(t1.getValue());  
   } 
});
List<Integer> transactionIds = new ArrayList<>(); 

for(Transaction t: groceryTransactions){  
    transactionsIds.add(t.getId()); 
}

En Java SE 8, usaremos este código :

List<Integer> transactionsIds = transactions.stream()   
.filter(t -> t.getType() == Transaction.GROCERY)   
.sorted(comparing(Transaction::getValue).reversed())   
.map(Transaction::getId)   
.collect(toList());

Un stream es como una abstracción para expresar operaciones eficientes al estilo SQL con relación a una colección de datos. Además, esas operaciones pueden parametrizarse sucintamente mediante expresiones lambda.

Además en Java SE 8 es fácil usar tareas en paralelo solo es necesario reemplazar la instrucción stream() por parallel Stream(), y la API de streams descompondrá internamente la consulta para aprovechar los núcleos múltiples de la computadora.

List<Integer> transactionsIds =
transactions.parallelStream() 
.filter(t -> t.getType() == Transaction.GROCERY) 
.sorted(comparing(Transaction::getValue).reversed()) 
.map(Transaction::getId) 
.collect(toList());

Podemos entender un stream como una abstracción para expresar operaciones eficientes al estilo SQL con relación a una colección de datos. Además, esas operaciones pueden parametrizarse sucintamente mediante expresiones lambda.

Otra cosa importante es que stream es lazy es decir, no se ejecuta hasta que llamamos al metodo collect.

Dejo link: https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/stream/package-summary.html



sábado, 3 de noviembre de 2018

Libros gratuidos de javacodegeeks

Download Dev Guides!

 
As more enterprises embrace DevOps practices and move workloads to the cloud, application architects are increasingly looking to design choices that maximize the speed of development and deployment. Two of the fastest growing are containers and microservices. Read this ebook to get an introduction to the benefits and use cases of Microservices, Containers, and APM. Download this ebook to learn: How containers and microservices work The benefits and challenges of using them How a unified view of the enterprise stack and effective application performance monitoring (APM) can help to maximize their benefits
 
 
The APM market has evolved substantially over the years, mostly in an attempt to adapt to changing application technologies and deployments. When we had very simple applications that directly accessed a database then APM was not much more than a performance analyzer for a database. As applications moved to the web and we saw the first wave of application servers then APM solutions really came into their own.This ebook will review five of the top performance metrics to capture to assess the health of your enterprise Java application: Business Transactions External Dependencies Caching Strategy Garbage Collection Application Topology
 
 
Vaadin is an open source web framework for rich Internet applications. In contrast to JavaScript libraries and browser-plugin based solutions, it features a server-side architecture, which means that the majority of the logic runs on the servers. Ajax technology is used at the browser-side to ensure a rich and interactive user experience. On the client-side Vaadin is built on top of and can be extended with Google Web Toolkit. Vaadin uses Java as the programming language for creating web content. The framework incorporates event-driven programming and widgets, which enables a programming model that is closer to GUI software development than traditional web development with HTML and JavaScript. In this ebook, we provide a compilation of Vaadin programming examples that will help you kick-start your own projects. We cover a wide range of topics, from Architecture and Best Practices, to Data Binding and Custom Components. With our straightforward tutorials, you will be able to get your own projects up and running in minimum time.
 
 
Spring Integration is an open source framework for enterprise application integration. It is a lightweight framework that builds upon the core Spring framework. It is designed to enable the development of integration solutions typical of event-driven architectures and messaging-centric architectures. Spring Integration extends the Spring programming model to support the well-known Enterprise Integration Patterns. Enables lightweight messaging within Spring-based applications and supports integration with external systems via declarative adapters. Those adapters provide a higher-level of abstraction over Spring’s support for remoting, messaging, and scheduling. In this book, you are introduced to Enterprise Application Integration patterns and how Spring Integration addresses them. Next, you delve into the fundamentals of Spring Integration, like channels, transformers and adapters. Furthermore, you will learn how Spring Integration works hand in hand with Web Services and Messaging Queues and finally you will develop a full-blown application from scratch.
 
Your Suggestions
Any ideas or suggestions? Shoot us an email at newsletter@javacodegeeks.com