input & output 2023/9/18-2023/9/24
O`reilly Learning Pickup Book
Patterns of Distributed Systems
https://learning.oreilly.com/library/view/patterns-of-distributed/9780138222246/
分散システム設計の理解を深め、よくある問題を解決する方法を学ぶ
Kafka Connect
https://learning.oreilly.com/library/view/kafka-connect/9781098126520/
Kafka Connectの機能、主な概念、用語、設計
Developer Career Masterplan
https://learning.oreilly.com/library/view/developer-career-masterplan/9781801818704/
業界エキスパートによる実践的ガイダンス、ベストプラクティス、実用的な洞察により、技術者としてのキャリアを向上
Python Real-World Projects
https://learning.oreilly.com/library/view/python-real-world-projects/9781803246765/
12のハンズオンプロジェクトに取り組むことで、Pythonと関連技術をマスター
Pickup
JEPでは語れないJava 21
https://www.javainthebox.com/2023/09/jepjava-21.html
Remix
https://remix.run/
フルスタックのWebフレームワーク
Java 21新機能まとめ
https://qiita.com/nowokay/items/174f75b9e48cc7a80838
Metabase
https://www.metabase.com/
親しみやすいUXと統合されたツールによる高速分析で、御社独自のデータ探索を可能にします。
Apache Camel
https://camel.apache.org/
Camelはオープンソースの統合フレームワークで、データを消費または生成するさまざまなシステムを迅速かつ簡単に統合できます。
Drools
https://www.drools.org/
Droolsは、前方連鎖および後方連鎖推論ベースのルールエンジンを備えたビジネスルール管理システム
Iceberg
https://iceberg.apache.org
Icebergは巨大な分析テーブルのための高性能フォーマットです。
IcebergはSQLテーブルの信頼性とシンプルさをビッグデータにもたらすと同時に、Spark、Trino、Flink、Presto、Hive、Impalaなどのエンジンが同じテーブルを同時に安全に扱うことを可能にする。
Apache Pinot
https://docs.pinot.apache.org
Apache Pinotはリアルタイム分散OLAPデータストアで、スケーラブルなリアルタイム分析を低レイテンシーで提供するために構築されています。
バッチデータソース（Hadoop HDFS、Amazon S3、Azure ADLS、Google Cloud Storageなど）やストリームデータソース（Apache Kafkaなど）から取り込むことができます。
PinotはLinkedInとUberのエンジニアによって構築され、上限なくスケールアップ、スケールアウトできるように設計されている。
クラスターのサイズと予想される1秒あたりのクエリー数（QPS）のしきい値に基づいて、パフォーマンスは常に一定に保たれます。