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Big Data com Apache Spark - Parte 6: Análise de grafos com Spark GraphX
Este artigo apresenta o GraphX do Apache Spark usado para o processamento e análise de grafos, com exemplos de algoritmos de grafo como: PageRank, Componentes Conectados e Contagem de triângulos.
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Usando RedisTimeSeries e Grafana para análise de dados em tempo real
O gerenciamento de dados temporais é fundamental para qualquer iniciativa focada na análise de dados empresariais. Os preços das ações, telemetria de sensores de máquinas industriais são alguns exemplos. Ao integrar o Grafana e RedisTimeSeries, podemos em tempo real, visualizar padrões e detectar anomalias, visualizar tendências e comparar dados atuais com dados históricos, agregar dados, etc.
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Postgres oferece mais funcionalidades do que você imagina
Jason Skowronski apresenta os detalhes inovadores e pouco conhecido da comunidade de desenvolvedores e até mesmo usuários do Postgres de como escalar, processar grande volumes de dados com velocidade e trabalhar com dados especiais como busca de dados baseados em tempo e utilização do tipo de dados tsvector para realizar buscas rápidas em campos de texto.
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Processamento de dados em tempo real usando Redis Streams e Apache Spark Structured Streaming
Roshan Kumar, gerente sênior de produtos na Redis Labs, demonstra nesse artigo como a combinação do Apache Spark Structured Streaming, que possui recursos de consulta SQL para streaming de dados, com o Redis Streams pode promover e simplificar a escalabilidade do processamento de dados em tempo real.
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Modernização: Jakarta NoSQL foi aprovado como um projeto EE4J
Conheça mais sobre as novidades do mundo Jakarta EE e o roadmap do suporte do Jakarta EE para bancos de dados NoSQL
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Como usar a solução de código aberto Prometheus para monitorar aplicações em escala
Nesse artigo o autor discute como coletar métricas e detectar anomalias no streaming de dados usando o Prometheus, Apache Kafka e Apache Cassandra.
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ArangoDB: Um banco, uma linguagem e múltiplos data models
Com a complexidade dos bancos de dados atuais, existem diversas características de persistência e estrutura de dados. De modo que, algumas vezes é necessário utilizar mais de um banco de dados, o que, em contra medida resulta numa maior complexidade uma vez que é necessário manter mais de uma instância de banco de dados. Conheça o ArangoDB, o verdadeiro canivete suíço dos bancos de dados.
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Fazendo Grafos divertidos novamente com Java
Os bancos de dados de grafos estão ficando cada vez mais populares, com diversos cases de sucesso que incluem empresas como Walmart, ebay além de diversas empresas do setor financeiro. Conheça mais sobre o banco de dados do tipo grafo, um novo paradigma na persistência dos dados que permite uma nova gama de possibilidades numa aplicação.
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Eclipse JNoSQL: Uma API para diversos bancos de dados NoSQL
Os bancos não relacionais estão presentes nas mais diversas áreas no mundo corporativo, porém as APIs são um problema, cada banco possui sua própria API, isso resulta num alto risco de vendor lock-in, além de uma grande perda de código e uma alta curva de aprendizagem para as novas classes e métodos para a integração. Conheça o Eclipse JNoSQL que visa facilitar a integração do Java com NoSQL.
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10 anos de Domain-Driven Design com Eric Evans
Dez anos após o lançamento do livro Domain-Driven Design: Tackling Complexity in Software. Eric Evans fala sobre o que mudaria no seu livro e como o DDD mudou a maneira de construir sistemas.
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Big Data com Apache Spark - Parte 1: Introdução
O Apache Spark é um framework de big data construído para ser veloz, fácil de usar e com analises sofisticadas. Nesse artigo, Srini Penchikala mostra como o Spark ajuda no processamento e analise de Big Data com sua API padrão. Também compara o Spark com a implementação tradicional de MapReduce do Apache Hadoop.
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O estado do NoSQL
Stefan Edlich, professor acadêmico da universidade Beuth Hochschule de Tecnologia de Berlim, Alemanha, fez uma análise do NoSQL, considerando sua evolução, impacto financeiro, os padrões ou a falta deles, o cenário atual, os livros, os líderes e alguns recém-chegados, concluindo que NoSQL veio para ficar.