🛠 Работа с аренами: почти избавляемся от GC

Тимлид в Т-Банке Максим Горозий разбирается в причинах частого торможения программ на языках с GC и делится опытом управления памятью, медитируя над профайлингом, чтобы все работало быстро.

👉 Читать

🏃 Самоучитель по Go для начинающих. Часть 14. Интерфейсы ввода-вывода. Буферизация. Работа с файлами. Пакеты io, bufio, os

В этой статье рассмотрим основные методы ввода-вывода из пакета io, изучим механизм буферизации и его применение в Go, а также разберем, как работать с файлами с помощью пакета os.

👉 Читать гайд

📌 Остальные части в серии:

1. Особенности и сфера применения Go, установка, настройка
2. Ресурсы для изучения Go с нуля
3. Организация кода. Пакеты, импорты, модули. Ввод-вывод текста.
4. Переменные. Типы данных и их преобразования. Основные операторы
5. Условные конструкции if-else и switch-case. Цикл for. Вложенные и бесконечные циклы
6. Функции и аргументы. Области видимости. Рекурсия. Defer
7. Массивы и слайсы. Append и сopy. Пакет slices
8. Строки, руны, байты. Пакет strings. Хеш-таблица (map)
9. Структуры и методы. Интерфейсы. Указатели. Основы ООП
10. Введение в ООП. Наследование, абстракция, полиморфизм, инкапсуляция
11. Обработка ошибок. Паника. Восстановление. Логирование
12. Обобщенное программирование. Дженерики
13. Работа с датой и временем. Пакет time

🤔 Как эффективно и быстро обработать огромные объемы информации? Ответом на этот вызов стала концепция MapReduce, разработанная в недрах Google.

MapReduce — это парадигма программирования, созданная для обработки и генерации больших объемов данных с использованием параллельных распределенных алгоритмов. Основная фича проста: сначала данные разбиваются на небольшие части (фаза Map), а затем результаты этих частей агрегируются в финальный результат (фаза Reduce).

📌 Зачем?

🔸 Масштабируемость: MapReduce позволяет распределять задачи на множество узлов, что значительно ускоряет обработку больших данных.
🔸 Производительность: параллельное выполнение задач маппинга и редьюсинга обеспечивает порой очень высокую скорость обработки.
🔸 Устойчивость к ошибкам: встроенные механизмы MapReduce обеспечивают восстановление после сбоев.
🔸 Простота использования: разработчику нужно лишь определить функции Map и Reduce, а остальное берет на себя фреймворк.

Автор на примерах разбирается с реализацией MapReduce на Go, какие оптимизации можно применить для улучшения производительности.