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< section data-background = "_images/streamprocessing-monolith.jpg" >
< h1 class = "fragment semi-opaque" > Batch Processing< / h1 >
< / section >
< section >
< pre > < code > sudo cat /etc/shadow | cut -d ':' -f 2 | sort | uniq -c< / code > < / pre >
< / section >
< section >
< ul >
< li > Entrada: conteúdo do arquivo /etc/shadow< / li >
< li > Processamento: capturando o segundo campo separado por ":"< / li >
< li > Agrupamento: ordenamento dos dados (sort + uniq)< / li >
< li > Saída: total de duplicados (ainda uniq)< / li >
< / ul >
< / section >
< section >
< p > Batch processing seria o caso de processar os dados de um dia.< / p >
< p > Se novos dados entrassem no total do dia, bastaria reprocessar os dados do dia.< / p >
< p class = "fragment" > ou do mês, ou do ano.< / p >
< / section >
< section >
< img class = "stretch plain" src = "_images/dunno.jpg" alt = "" / >
< aside class = "notes" >
Esse é todo o conhecimento que eu tenho de batch
processing, simplesmente porque eu pulei
diretamente para stream processing sem nunca ter
feito muita coisa com batch processing.
< / aside >
< / section >
< section >
< img src = "_images/streamprocessing-spark.png" alt = "Apache Spark Logo" style = "float:left;width:200px;margin:50px;" class = "no-border" >
< img src = "_images/streamprocessing-hadoop.png" alt = "Apache Hadoop Logo" style = "float:left;width:200px;margin:50px;" class = "no-border" >
< / section >
< / section >
< section >
< section data-background = "_images/streamprocessing-functional.jpg" >
< h1 class = "semi-opaque" > Programação Funcional< / h1 >
< / section >
< section >
< h2 > Buzzwords!< / h2 >
< ul >
< li > Teoria das Categorias!< / li >
< li title = "In category theory, a branch of mathematics, a monad (also triple, triad, standard construction and fundamental construction)[1] is an endofunctor (a functor mapping a category to itself), together with two natural transformations. Monads are used in the theory of pairs of adjoint functors, and they generalize closure operators on partially ordered sets to arbitrary categories." > Monads!< / li >
< li > Functors!< / li >
< / ul >
< / section >
< section >
< img class = "stretch" src = "_images/fuck-that.jpg" alt = "" / >
< / section >
< section >
< h2 > Funções Puras< / h2 >
< p class = "fragment" > Uma função é considerada pura se
ela sempre retorna o mesmo resultado para os mesmos
parâmetros.< / p >
< / section >
< section >
< pre > < code > def mult(a):
return a * 4< / code > < / pre >
< / section >
< section >
< pre > < code > mult(2)< / code > < / pre >
< span class = "fragment" > 8< / span >
< pre class = "fragment" > < code > mult(2)< / code > < / pre >
< span class = "fragment" > 8< / span >
< / section >
< section >
< pre > < code > class LightSwitch:
def __init__(self):
self.state = False
def switch(self):
self.state = not self.state
print(self.state)< / code > < / pre >
< / section >
< section >
< pre > < code > light = LightSwitch()
light.switch()< / code > < / pre >
< span class = "fragment" > True< / span >
< pre class = "fragment" > < code > light.switch()< / code > < / pre >
< span class = "fragment" > False< / span >
< / section >
< section >
< pre > < code > print()< / code > < / pre >
< aside class = "notes" >
Por mais estranho que possa soar, `print()` também
não é uma função pura, porque chamar print() duas
vezes vai deixar duas linhas na tela.
< / aside >
< pre class = "fragment" > < code > INSERT INTO table (value, value)< / code > < / pre >
< aside class = "notes" >
Insert também não é considerada uma função pura,
porque cada vez que é chamada adiciona um novo
registro na tabela.
< / aside >
< / section >
< section >
< h2 > Imutabilidade< / h2 >
< p > Uma vez que o dado é gerado, ele nunca muda.< / p >
< p class = "fragment" > < small > (Transparência referencial)< / small > < / p >
< / section >
< section >
< img src = "_images/lisp.png" alt = "" >
< aside class = "notes" >
Mas uma coisa legal que seguiu a teoria das
categorias, implementando programação funcional,
foi Lisp.
< / aside >
< / section >
< section >
< ul >
< li > < code > map()< / code > < / li >
< li > < code > reduce()< / code > < / li >
< li class = "fragment" > < code > fold()< / code > < / li >
< / ul >
< / section >
< section >
< ul >
< li > < code > (map lambda iterator)< / code > < / li >
< li > < code > (reduce lambda iterator)< / code > < / li >
< li > < code > (fold lambda iterator start)< / code > < / li >
< / ul >
< / section >
< section >
< ul >
< li > < code > map< / code > : transforma cada um dos
elementos do iterador através do função lambda
em uma nova lista.< / li >
< li > < code > reduce< / code > : remove elementos do
iterador que não sejam verdadeiros pelo lambda
e produz uma nova lista. < / li >
< li > < code > fold< / code > : converte todos os elementos
da lista em um único valor, começando com um
valor adicionar (por exemplo, < code > sum< / code > ).< / li >
< / ul >
< / section >
< / section >
< section data-background = '_images/thats-all-folks.jpg' >
Julio Biason
6 years ago
