Amsterdam JUG Meetup at Snowflake

Dieses Amsterdam-Krüge-Meetup wird von Snowflake in ihrem Büro in [Gustav Mahlerlaan 300-314, 1082 ME Amsterdam] gehostet und gesponsert (https://maps.app.goo.gl/ayfvmpswjfiTynm8).

Es gibt keine kostenlosen/vor Ort Parkplätze, aber es gibt einige Optionen in der Nähe. Es ist auch ganz in der Nähe der Station Amsterdam Zuid.

Hinweis: Leider gibt es eine Verschiebung bis zum nächsten Amsterdam -Jug -Treffen von [Soroosh Khodami] (https://www.linkedin.com/in/sorooshkhodami/) (Code Nomaden) und seine Präsentation "Sind wir bereit für die nächste Cyber ​​-Sicherheitskrise wie Log4Shell?"

**Agenda**

*** 18: 00 ** Türen offen, Essen und Willkommen bei Snowflake!
*** 18: 30 ** Talk 1: [Danica fein] (https://www.linkedin.com/in/danica-fine/) (Snowflake) präsentiert ** "Eine furchtlose Einführung in Apache Iceberg" **
*** 19: 15 ** Break
*** 19: 30 ** Talk 2: [Pratik Patel] (https://www.linkedin.com/in/prpatel/) (azul) präsentiert ** "Erstellung einer von Apache Iceberg unterstützten AI -Anwendung mit realer Welt" ** **
*** 20: 15 ** Break
*** 20: 30 ** Talk 3: [Simone Romani] (https://www.linkedin.com/in/simone-romani-671527bb/) (ing) darstellen ** "Mehr Code-Vertrauen mit Mutationstests" **
*** 21: 15 ** Networking
*** 21: 30 ** Ende

*** Informationen über die Gespräche: ***

Diskussion 1: ** "Eine furchtlose Einführung in Apache Iceberg" ** von [Danica fein] (https://www.linkedin.com/in/danica-fine/) (Snowflake)

Neu in Apache Iceberg oder gerade erst anfangen, das Wasser zu testen? Zeit, den Sprung zu wagen! In dieser anfängerfreundlichen Sitzung stellen wir Sie in die Kernfunktionen dieses Hochleistungs-Tabellenformats und das, was es Ihrem Datenteam zu bieten hat, während Sie Ihr modernes Daten-Lakehouse anbieten.

Wir werden zunächst untersuchen, wo Eisberg in den Kontext von Data Warehouses, Data Lakes und anderen Datenspeicherformaten passt. Von dort aus werden Sie in einige der wichtigsten Merkmale von Eisberg wie Schema-Evolution, versteckte Partitionierung und säurekonforme Transaktionen eingeführt. Als nächstes tauchen wir unter der Oberfläche und erkunden wir die Open-Source-Werkzeuge, Abfragemotoren und Kataloge, aus denen das Eisberg-Ökosystem besteht. Wir werden hier jedoch nicht aufhören! Gemeinsam werden wir tiefer tauchen, um die inneren Funktionsweise von Eisberg zu lernen, wenn Sie mit der Zeit mit Ihren Daten interagieren und aufrechterhalten.

Am Ende der Sitzung haben Sie die Grundlage, die Sie benötigen, um Eisberg anzuwenden, um Ihre eigenen Datenherausforderungen zu lösen. Also kommen Sie mit, und wir werden den polaren Sprung zusammen nehmen!

Diskussion 2: ** "Erstellen einer realen KI -Anwendung, die von Apache Iceberg unterstützt wird" ** von [Pratik Patel] (https://www.linkedin.com/in/prpatel/) (Azul)

Wir erstellen eine KI -Anwendung, mit der Benutzer Datenabfragen ausführen und Erkenntnisse aus massiven Datensätzen mithilfe natürlicher Sprache extrahieren können. Wir werden das Potenzial der Kombination von Eisberg, Spark und LLMs untersuchen.

Wir werden mit dem Verständnis der Struktur und Architektur eines großen Datensatzes beginnen. Anschließend werden wir uns mit Optionen ansehen, um den Datensatz mit Apache Spark abzufragen.

Schließlich verwenden wir ein LLM, um den Datensatz mit natürlicher Sprache abzufragen.

Sprechen 3: ** "Mehr Code-Vertrauen mit Mutationstests" ** von [Simone Romani] (https://www.linkedin.com/in/simone-romani-671527bb/) (ing) (ing)

Eine der besten Möglichkeiten zu beurteilen, ob Code gegen Fehler widerstandsfähig ist, besteht darin, ihn absichtlich zu brechen und zu sehen, wie er reagiert. Die Reaktion sollte ein Versagen in den Tests sein. Wenn es keine Reaktion gibt, bedeutet dies, dass die Tests nicht wirksam genug sind, was bedeutet, dass ihre Behauptungen breit und ungenau sind.

Mutationstests retten für diese spezifische Herausforderung. Diese Methodik ändert den Quellcode und führt dann die Unit -Tests gegen die mutierte Codebasis aus. Der generierte Bericht hilft dem Ingenieur, festzustellen, wo sich die Schwachstellen in den Tests befinden.

In diesem Vortrag werden wir die Theorie hinter dieser Methodik behandeln, gefolgt von einer Live -Demo, bei der Code, der als "100% getestet" bezeichnet werden könnte, noch Fehler unterliegen und wie seine damit verbundenen Tests verbessert werden können. Dieser Ansatz bietet Ingenieuren die Möglichkeit, Vertrauen in ihren Code und insbesondere in ihre Tests zu gewinnen. Mit einer hohen Teststärke ist der Quellcode nicht nur stark, sondern auch formbar zu Modifikationen, wobei die sicheren Leitplanken von Unit -Tests sie vor Einführung von Fehler schützen.

Sie werden lernen, wie Sie effizientere und belastbarere Tests schreiben, da die Mutationstests ihnen eine andere Perspektive auf ihre Codequalität im Vergleich zu den normalen Tests geben. Mutationstests werden auch nach dem Prinzip des Tests der Testentwicklung einen besseren Produktionscode vorantreiben.