Видеоигры всегда вызывали большое количество споров. Достаточно часто они упоминаются в контексте насилия, бессмысленной траты времени, привыкания, ожирения детей и так далее. Но это только одна сторона медали. Индустрия видеоигр оценивается в $ 20 млрд. Так, может быть, хоть какая-то небольшая часть этих денег все же делает мир лучше?

В этой статье пойдет речь о том, как решалась небольшая задачка поиска дубликатов по фрагменту или кропу картинки.

— Мы получаем больше миллиона твитов в день, и наш сервер просто не успевает их обрабатывать. Поэтому мы хотим установить на кластер Hadoop и распределить обработку.

Речь шла о вычислительно тяжёлом сентиментном анализе, поэтому я мог поверить, что у одного сервера действительно не хватает CPU, чтобы справиться с большим потоком твитов.

— А что вы собираетесь делать с уже обработанными данными?
— Скорее всего, мы будем складывать их в MySQL, как делали это раньше, или даже удалять.
— Тогда вам определённо не нужен Hadoop.

Мой бывший коллега был далеко не первым, кто говорил про распределённые вычисления на Hadoop. И каждый раз я видел полное непонимание того, зачем была придумана и разработана эта платформа.

Поводом для написания этого поста стали замечательные размышления автора TheR о подводных камнях перепрофилирования из программиста/инженера/просто технаря в менеджера. Автор поста обещал написать свой собственный список причин, почему же иногда все-таки стоит это делать, но прошло уже почти полгода, а списка так и не появилось, так что расскажу о своем видении проблемы.

Моя карьера стартовала в самом начале нулевых, в течение 6 лет я работал программистом и консультантом разных уровней, а примерно 5 лет назад я полностью перепрофилировался в менеджера. Решение уходить из чисто технической области, как и многие, я принимал под впечатлением иллюзий о том, что у менеджеров намного больше денег, больше возможностей принимать решения и т.д. Как и писал TheR в упомянутом выше посте, многие мои предположения о работе менеджером оказались иллюзией, но некоторое количество очевидных (и не очень) плюшек в этой профессии все же присутствует. Я надеюсь, что эти два поста про плюсы и минусы такого перепрофилирования помогут кому-нибудь из Хабровчан принять взвешенное решение о дальнейшем развитии своей карьеры.

Слабая связанность (low coupling) часто является признаком хорошо структурированной компьютерной системы и признаком хорошего дизайна. Wikipedia

Dependency Injection (DI) — это набор паттернов и принципов разработки програмного обеспечения, которые позволяют писать слабосвязный код. По мнению М.Фаулера, DI является разновидностью более глобального принципа инверсии управления (IoC), также известного как “Hollywood Principle”. Между тем, границы принципов внедрения зависимости достаточно размыты. Невозможно провести действительно четкую границу между этим и другими принципами написания качественного объектно-ориентированного кода. Например, принцип Dependency Inversion из SOLID, который часто путают с Dependency Injection, как бы подразумевает внедрение зависимостей, но им не ограничивается.

Как для любых паттернов и принципов, для DI существуют анти-паттерны. Ниже я их перечислю (с несколько вольным переводом англоязычных названий на русский язык).

В данной статье я приведу пример, как можно отказаться от использования стороннего загрузчика, будь то Grub или Lilo, если ваш компьютер поддерживает современный стандарт UEFI, пришедший на замену BIOS. Интересной особенностью будет то, что все работы проводим на уже установленной и рабочей системе.
По уровню сложности данная статья ориентирована на опытных пользователей Linux, т.к. некоторых моментов я касаюсь поверхностно, полагаясь на очевидность, чтобы не уходить от основной освещаемой темы.

В этом топике я хотел бы рассказать о том, как устроена кассандра (cassandra) — децентрализованная, отказоустойчивая и надёжная база данных “ключ-значение”. Хранилище само позаботится о проблемах наличия единой точки отказа (single point of failure), отказа серверов и о распределении данных между узлами кластера (cluster node). При чем, как в случае размещения серверов в одном центре обработки данных (data center), так и в конфигурации со многими центрами обработки данных, разделенных расстояниями и, соответственно, сетевыми задержками. Под надёжностью понимается итоговая согласованность (eventual consistency) данных с возможностью установки уровня согласования данных (tune consistency) каждого запроса.

NoSQL базы данных требуют в целом большего понимания их внутреннего устройства чем SQL. Эта статья будет описывать базовое строение, а в следующих статьях можно будет рассмотреть: CQL и интерфейс программирования; техники проектирования и оптимизации; особенности кластеров размещённых в многих центрах обработки данных.