Desenvolvimento, Gestão, Arquitetura de Software, Estratégia, Cultura, Devops e afins
a API gratuita Random User Generator é uma ferramenta imprescindível para profissionais de TI, desenvolvedores e testadores que buscam criar dados de usuários fictícios de forma eficaz. Com sua versatilidade e facilidade de uso, você pode personalizar os resultados, ajustar detalhes específicos e gerar senhas aleatórias para atender às necessidades de seus projetos.
Dummy Json foi criado como parte de uma coleção de artigos sobre API’s publicas, gratuitas e de qualidade. Portanto ele é uma seleção apurada escolhida especialmente para o dev que não pode perder tempo para seu projeto ou estudo. Assim, esse artigo em si foi baseado na documentação oficial da api.
Desse modo, com uma ampla gama de funcionalidades, a Dummy JSON API oferece uma solução abrangente para uma variedade de necessidades de desenvolvimento. Portanto este artigo é apenas o começo de uma exploração mais profunda sobre como aproveitar ao máximo essa API versátil. Desse modo continuaremos a explorar cada uma dessas funcionalidades em detalhes nos artigos subsequentes desta coleção.
Dummy Json foi criado como parte de uma coleção de artigos sobre API’s publicas, gratuitas e de qualidade. Portanto ele é uma seleção apurada escolhida especialmente para o dev que não pode perder tempo para seu projeto ou estudo. Assim, esse artigo em si foi baseado na documentação oficial da api.
Desse modo, com uma ampla gama de funcionalidades, a Dummy JSON API oferece uma solução abrangente para uma variedade de necessidades de desenvolvimento. Portanto este artigo é apenas o começo de uma exploração mais profunda sobre como aproveitar ao máximo essa API versátil. Desse modo continuaremos a explorar cada uma dessas funcionalidades em detalhes nos artigos subsequentes desta coleção.
O Hadoop é o pai do bigdata. Ele possui um ecossistema próprio com diversas ferramentas com propósitos diferentes. Aqui em Top 25 Ferramentas do Hadoop vamos dar uma visão geral sobre diversas dessas, tais como Hive, Pig, Sqoop, Kafka, Zookeeper. Note que nem todas essas ferramentas são dependentes do Hadoop, mas são relevantes para o ecossistema e por isso aparecem na lista.
Finalmente, no artigo Principais Conceitos de Python, apresentamos os principais conceitos de Python, abrangendo desde a criação de funções até a interação com APIs e bancos de dados. Então, com sua sintaxe clara e ecossistema robusto, Python se destaca como uma linguagem versátil e popular, sendo amplamente utilizada em diversas áreas da computação. Assim, ao dominar esses conceitos fundamentais, você estará preparado para explorar todo o potencial que Python oferece, permitindo que desenvolva soluções criativas e inovadoras para os desafios da programação. Continue praticando, aprendendo e aprimorando suas habilidades em Python, pois essa linguagem continuará a inspirar e impulsionar sua jornada no mundo da programação.
O Apache Spark atualmente é a principal ferramenta na computação distribuída quando o assunto é bigdata. Diferentemente do passado hoje há um mercado muito vibrante com concorrentes, mas não tiram o brilho desse. Ele suporta linguagens de programação diferentes, algo fundamental para atrair programadores, engenheiros ou cientistas de dados. Suas estratégias internas são rebuscadas, como é o caso da LazyEvaluation e suas DAG’s criadas sob medida. Além disso ele possui diversas bibliotecas públicas ao invés do tooling do Hadoop que tinha uma manutenção complicada. O artigo Entendendo o Apache Spark explora um pouco de tudo isso.
O Apache Airflow é uma ferramenta notável por sua flexibilidade e por trabalhar diretamente com python, que facilita bastante. O orquestrador de workflows de dados trabalha com diversas dags para cumprir o seu propósito. O artigo oferece uma visão geral tanto do conceito quanto de uma criação real em python.
O conceito de bigdata pressupõe a variedade dos tipos de dados. Temos imagens, vídeos, músicas, mas também temos postagens em redes sociais, e temos sistemas tradicionais com dados tabulares. Lidar com essa variedade exige formas diferentes. Os formatos Parquet, Orc e Avro têm especial destaque por serem binários, suportando escritas e leituras rápidas, mesmo com o dado bruto (ou quase). O artigo Formatos de serialização para bigdata fala sobre esses formatos e alguns outros e como eles podem ser utilizados.
O Hadoop materializou o conceito de bigdata e modificou toda a forma em que o mercado encara os dados. Ele tem uma arquitetura muito bem feita para suportar grandes volumes. Ele possui um sistema de arquivos distribuidos, o HDFS, que lida com esse problema. Além disso há o map-reduce que em alinhamento com o HDFS produz cálculos em massas inacreditáveis de dados: Ainda que utilizando vários computadores de desempenho mediano. Por fim o Yarn possibilizou uma maior extensibilidade do produto, dando abertura para novas ferramentas como o Zookeeper, Pig ou Spark. O Essencial do Hadoop dá uma visão panorâmica sobre o produto além de pequenos exemplos.
Ambas as arquiteturas são capazes de lidar com dados massivos, volumosos etc. com características particulares. O uso da Lambda é o mais popular, mas que exige mais tecnologias envolvidas, tem uma manutenção mais difícil; ao contrário da Kappa que simplifica tudo, porém pode não ter o histórico dos dados. Como de costume, trata-se de analisar um caso em específico para saber qual arquitetura se parece mais adequada.