Tematem dzisiejszego odcinka są bazy danych. Tak jak poprzednio (część 1 i część 2) zamiast gotowego rozwiązania skupię się bardziej na możliwościach, a nie konkretnym wyborze.

Po sytuacji z Nemo nikt nie zapuszczał się więcej na nieznane tereny. Stał się on idealnym pretekstem, aby zabraniać młodym pływania, gdzie tylko im się podoba, a w szczególności zbliżania się do powierzchni jeziora. Karpieńce – bo to o nich mowa – to niewielkie rybki zamieszkujące małe, płytkie jezioro w rezerwacie Cuatro Ciénegas na północy Meksyku. Żyły już tam setki lat i nie zamierzały opuszczać tego miejsca. Wszędzie dobrze, ale w domu najlepiej – w domu, czyli pod kamieniem, takim zwykłym. Chyba ...

Prawdziwy problem i jego rozwiązanie, czyli Azure DevOps tips! Dzisiaj będzie o wizualizacji statusu deploymentu z poziomu Taska -czyli jak łatwo sprawdzić, na jakim środowisku jest zaimplementowana zmiana

Środowiska IT robią się coraz większe, rozproszone i ciężkie do zarządzania. Wszystkie komponenty systemu trzeba zabezpieczyć i monitorować przed cyber zagrożeniami. Potrzebna jest skalowalna platforma, która potrafi magazynować i analizować logi, metryki oraz zdarzenia. Rozwiązania SIEM potrafią kosztować niemałe pieniądze. W tym wpisie przyjrzymy się darmowemu rozwiązaniu dostępnego w Elastic Stack, czyli Elastic SIEM.

Słyszeliście o czymś takim jak Facebook debugger i protokół Open Graph? We wpisie przykład z życia wzięty - w czym to pomaga i czy warto stosować :)

Jakiś czas temu dowiedziałam się, że na GitHubie jest opcja utworzenia specjalnego README widocznego bezpośrednio dla profilu, a nie w konkretnym repozytorium. Czas na przetestowanie tej funkcjonalności!

Jednym z podstawowych narzędzi Data Scientist jest Numpy. Niestety nadmiar danych może znacznie utrudnić nam zabawę. Dlatego powstało Koalas. Biblioteka umożliwiająca korzystanie z Apache Spark w taki sposób, jakbyśmy robili to za pomocą Numpy.Spis treścihide1Cel2Środowisko3Pip i Spark Session4Przygotowanie Spark DataFrame5Przygotowanie Koalas DataFrame6Top 10 najczęściej ocenianych filmówPySparkKoalas/PandasSpark SQL7Top 10 filmów wg średnich ocen (ale tylko takich, które mają >100 ocen)PySparkKoalas/Pa...

Jedziemy z 61. odcinkiem Ostrej Piły. W nim, razem z naszym gościem, porozmawiamy o wystarczająco dobrym oprogramowaniu. Czy zawsze powinniśmy cisnąć kod aby była najlepszy z możliwych czy jest jakiś poziom przy którym możemy powiedzieć, że to co mamy jest good enough? A na koniec konkurs.

W poprzednim wpisie udokumentowałem utworzenie przepływu danych wykorzystującego technologie takie jak Kafka, Kafka Streams, Logstash i Elasticsearch. Po kilku dniach pracy mam już wystarczającą ilość danych, aby przekonać się jakie możliwości analizy danych transportu miejskiego umożliwia Elasticsearch i Kibana.Spis treścihide1DaneLiczność zbioru2MapaHeatmapGrid rectangles3Wykresy, wykresikiDodanie pola z godzinąWykresiki – ogólnieWykresiki – dla linii 122 i 190Najszybszy w mieście wóz, najszybszy w mie...

W zeszły tygodniu tak dużo wpadało nowości, że odsunąłem podsumowanie tygodnia :) MsBuild przyniósł naprawdę potężną dawkę nowości zapowiadanych wcześniej oraz niespodzianek.Web+MikroserwisyBlazor WebAssebly ma oficialny release. Wersja v3.2.0 co jak sugeruje nie jest to już preview. Kiedyś takim wyznacznikiem było 1.0, a teraz taki postęp;) Oczywiście całość komunikatu jest dostępna: https://devblogs.microsoft.com/aspnet/blazor-webassembly-3-2-0-now-available/Project Tye - ponieważ kilka osób w MS zauwa...