HHKB Professionalを終のキーボードにしようと思っていましたが、 長時間コーディングをしていると小指が痛くなる なんだかんだ矢印キーは欲しい という事で、最近流行りの自作キーボードをやってみようかという運びになりました。 パーツ購入 1 ~ = が上段に並んでいて欲しい 小指で押していたShift、Enter、Deleteを親指付近に移動させたい という理由によりサイズは12列5行に決定、このサイズのPCBを探したところAliExpressで JJ50 という製品を見つけました。 同時にステンレス製ケース、キーキャップ、CherryMX銀軸を購入。 総額は¥14800(PCB¥3700、ケース¥4100、キーキャップ¥3600、スイッチ¥3400)程度でした。 説明書なんてものは当然ありません。ドキュメントの類はこれが全て。 組み立て ケースにスイッチを取り付ける PCBを載せて半田付け キーキャップを取り付けてハードウェアは完成 表面実装部品は予めついていたため拍子抜けするほど簡単でした。 ファームウェア焼き ビルド環境セットアップ (Mac) 1 2 3 4 $ git clone https://github.com/qmk/qmk_firmware $ cd qmk_firmware $ util/qmk_install.sh $ make git-submodule キーマップの作成 マクロや３つ以上のレイヤーは使う予定が無いので、とてもシンプルなコードです。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 #include QMK_KEYBOARD_H #define ______ KC_TRNS #define _DEFLT 0 #define _FN 1 bool process_record_user(uint16_t keycode, keyrecord_t *record) { return true; }; const uint16_t PROGMEM keymaps[][MATRIX_ROWS][MATRIX_COLS] = { /* Default * ,-----------------------------------------------------------------------------------....

オペミスやat-least-onceセマンティクスによってINSERTされてしまった重複レコードを消すSQLです。 完全に同一な重複レコードを消す やる事は 重複レコードのうち最古のものを一時テーブルに退避 重複レコードを全て削除 一時テーブルから再度INSERT です。 Schema 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 [ { "mode": "REQUIRED", "name": "id", "type": "INTEGER" }, { "mode": "NULLABLE", "name": "value", "type": "STRING" } ] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 CREATE TABLE project_name....

Apache beamのJava quickstartがいまいち分かりづらかったため、最小コードとデプロイ手順(Google Cloud Dataflow, AWS EMR)を備忘録としてまとめる WordCountサンプル https://github.com/aaaanwz/beam-wordcount-sample 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 . ├── pom.xml └── src └── main └── java ├── core │ └── WordCount.java └── dafn ├── ExtractWordsFn.java └── FormatAsTextFn.java 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 <?...

ssh-keygenコマンドで公開鍵/秘密鍵を生成する 公開鍵(id_rsa.pub)をGitHubのDeploy keyに登録する 秘密鍵(id_rsa)をCircleCIに登録する 3.のfingerprintを↓にコピー 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 version: 2.1 jobs: do-something-with-another-repository: docker: - image: circleci/golang:1.11-stretch steps: - add_ssh_keys: fingerprints: - "aa:bb:cc:dd:ee:ff:gg:hh:ii:jj:kk:ll:mm:nn:oo:pp" - run: GIT_SSH_COMMAND="ssh -o StrictHostKeyChecking=no" git clone git@github.com:aaaanwz/another-repository.git - run: echo 'Do something' workflows: test: jobs: - do-something-with-another-repository

GitHubでreleaseが作成された時、Lambdaにコードを反映させバージョンを更新するワークフローの単純な実装です サンプルディレクトリ構成 1 2 3 4 5 6 7 some-lambda-function-repo ├── .github │ └── workflows │ └── lambda-cd.yml ├── README.md ├── bootstrap └── handler.sh GitHubのSecretsに以下を設定 AWS_ACCESS_KEY_ID AWS_SECRET_ACCESS_KEY 必要なPolicyに関しては割愛します Github Actions 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 name: Lambda Continuous Delivery on: push: tags: - '*' jobs: lambda-cd: runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: actions/checkout@master - run: chmod u+x * - run: zip -r /tmp/some-lambda-function....

git branchに変更が加わった際、 JUnit test (with MySQL) docker build Kubernetes環境にデプロイ (CIOps) が行われるJavaプロジェクトを構築します。 本番運用ではArgoCDなどgitOps構築をお勧めします 登場するもの OSS Maven MySQL Docker サービス GitHub CircleCI AWS (ECR, EKS) ⇦ 微修正でその他マネージドk8sにも応用可能かと思います。 サンプルプロジェクトの実装 最終的にディレクトリ構成はこんな感じになります。順を追って作っていきます。 GitHubからcloneして頂いても結構です。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 testproject/ ├ src/ │ ├ main/ │ │ └ java/ │ │ └testpackage/ │ │ └Main.java │ └ test/ │ └ java/ │ └testpackage/ │ └MainTest.java ├ ....

Javaプロセスを一定時間毎にチェックし、ハングしていればPodを再起動する仕組みの備忘録です。 Kubernetes LivenessProbeに関する詳細はこちらをご参照ください。 Java実装 監視対象クラス テスト用に、インスタンスが生成されてから10秒後に isAlive() == falseになるように実装します。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 public class SomeResource { final long createdTime; public SomeResource() { this.createdTime = System.currentTimeMillis(); } public boolean isAlive() { return System.currentTimeMillis() - createdTime < 10000; } } 監視用エンドポイント SomeResource#isAlive() == trueの時はレスポンスコード 200, falseの時は 500を返すように実装します。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 import com....

juniversalchardetを使用して、 ファイルの文字コードを推測・デコード・コンソールへの表示を行う URLエンコードされた文字列をデコードする の2つのサンプルプログラムを作成してみます。 juniversalchardetとはMozillaによって提供されているライブラリで、バイト列のパターンの出現頻度をもとに文字コードを推測する機能を提供します。現在日本語ではISO-2022-JP, SHIFT-JIS, EUC-JPに対応しています。 開発環境 OpenJDK 11 Maven 3.6 下準備 以下をmaven dependenciesに追加します pom.xml 1 2 3 4 5 <dependency> <groupId>com.googlecode.juniversalchardet</groupId> <artifactId>juniversalchardet</artifactId> <version>1.0.3</version> </dependency> サンプル1. ファイル読み込み Detectorクラス 今回は汎用性のためにInputStreamを引数としてみます。 引数に渡されたInputStreamインスタンスはオフセットが進んでしまう事に注意が必要です。 UniversalDetectorは入力データが全てシングルバイト文字の場合は文字コード判定結果がnullとなります。今回はそのような場合は環境デフォルト値を返すようにしました。 Detector.java 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.nio.charset.Charset; import org....

Kafka Streams DSLのうち、ステートフルな操作(join,reduce,aggregate,windowingなど)を実際に触り、動作を確認します。 また最後に、本稿と前回で登場した関数を使用してステートフルなストリームFizzBuzzを実装してみます。 実際にやってみる 前々回の記事(準備編)のプロジェクトが作成済みである事を前提とします。 KTable まずはじめに、KTable,KGroupedStreamについて知っておく必要があります。 KGroupedStreamはkeyの値毎にグループ化されたKStreamで、KTableはkeyとvalueの最新状態を保持するテーブルとして扱えるものです。 KTableはnew StreamsBuilder().table("topic-name")...のように直接トピックから生成したり、KGroupedStreamを集約して生成したりと様々なルートで生成することができます。 公式ドキュメントの以下の図が非常に分かりやすいです。 画像リンク元ページ Aggregate KGroupedStreamをkeyごとに集約し、KTableに変換します。 コードと実行結果を見るのが一番早いと思います。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 private static Initializer<String> initializer = () -> "InitVal"; private static Aggregator<String, String, String> aggregator = (key, val, agg) -> agg + " & " + val; public static Topology getTopology() { StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder(); builder ....

Kafka Streams DSLのうち、ステートレスな操作(branch,map,mergeなど)を実際に触り、動作を確認します。 また最後に、本稿で登場する関数を使用してストリーム処理のFizzBuzzを実装してみます。 前回の記事(準備編)のプロジェクトが作成済みである事を前提とします。 実際にやってみる Filter Java StreamのByPredicateと同じと思って差し支えありません。Java StreamのPredicateと紛らわしいのでimport対象に注意しましょう。 key, valueを引数にbooleanを返し、falseの場合はレコードが除外されます。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 import org.apache.kafka.streams.kstream.Predicate; ... private static Predicate<String, String> predicate = (key, value) -> value.startsWith("あ"); public static Topology getTopology() { StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder(); builder .stream("input-topic", Consumed.with(Serdes.String(), Serdes.String())) //使用するデシリアライザにStringを明示指定します .filter(predicate) .to("output-topic"); return builder.build(); } ここでConsumed.with(...)が新たに登場しました。Predicateの引数がString型なので、デシリアライザも明示指定する必要があるためです。 また.filter((key, value)-> value.startsWith("あ"))のように直接ラムダ式を記述することももちろん可能です。 さて、テストを実行してみましょう。 1 2 3 4 5 6 7 @Test void test() { inputRecord("input-topic", "key1", "あけまして"); System....