La revue de presse hebdomadaire des technologies Big Data, Cloud et Web, architectures Java et mobilité dans des environnements agiles, proposée par Xebia.
Mobilité
Jean-Pierre Simard : Uncovering SourceKit
SourceKit est l’ensemble d’outils qui est derrière les fonctions de manipulation de code de Swift: parsing, coloration syntaxique, typesetting, autocompletion, génération d’en-tête cross-language, et beaucoup plus. Introduit dans la beta de Xcode 6, SourceKit, exécute toutes ses tâches à l’aide d’un daemon qui communique avec le processus principal de Xcode via XPC. Dans cet article par Jean-Pierre Simard nous comprendrons comment nous servir de cet outil encore non documenté.
Jon Reid : AppCode for Better TDD
AppCode par JetBrains est très certainement la meilleure alternative à Xcode et, dans plusieurs étapes du processus de développement, il peut remplacer complètement l’IDE de Apple. Jon Reid nous propose aujourd’hui un Screencast sous-titré qui est à la fois une introduction aux principales fonctionnalités de AppCode et un tutoriel sur comment se servir de cet éditeur pour faire du TDD.
Front
Introduction à la programmation réactive
La programmation réactive est un pattern de plus en plus populaire en particulier avec les langages fonctionnels. Il a l’énorme avantage de pouvoir gérer proprement une architecture à base d’évènement classique côté front mais aussi de plus en plus présente côté back. Cependant les concepts, assez éloigné de la programmation classique, sont parfois difficiles à intégrer.
Cet article offre en cela une excellente explication des concepts basiques tout en le mettant en pratique sur le navigateur avec RxJs. Vous n’aurez donc pas besoin d’apprendre Scala pour vous aussi pouvoir dire que vous faites de la programmation réactive !
Data
Spark 1.0.1 : corrections nécessaires
La première version de maintenance depuis Spark 1.0 est sortie le 11 Juillet. Il est vivement conseillé de se mettre à jour.
1) Pour s’assurer de la validité des résultats.
Lorsque les données ne tiennent pas en mémoire alors une jointure est faite de façon externe. Malheureusement, les résultats pouvaient être incorrects en cas de collisions de hashcode. (SPARK-2043)
PySpark est une surcouche python pour Spark. L’implémentation par défaut du hashcode en Python ressemble à celle de Java : elle est liée à l’adresse mémoire de l’objet. L’objet Python None avait donc un hashcode constant seulement à l’intérieur d’un même process mais pas entre les différents process. (SPARK-1468)
2) Pour s’intégrer sans surprise à Flume.
Similairement à ce qui avait était signalé pour Flume, Spark ne gérait que les événements Flume en dessous d’un certain seuil strictement inférieur à la taille maximale possible d’un événement Flume. (SPARK-1916)
Ceci est bien sur qu’une sélection parmi la sélection de l’annonce de sortie de Spark 1.0.1.