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Best of Java 10, Jakarta EE und TypeScript 3.1 – Unsere Top-Themen der Woche

#Big Data #Jakarta EE #Java #Java EE #Machine Learning

8. Oktober 2018 Katharina Degenmann

Bunt, bunter, Oktober – Die erste Woche im Oktober ist vorbei und hatte einen bunten Mix an Themen im Gepäck. Java Champion Lukas Eder erklärt, wie man ein richtig guter Programmierer werden kann. Im Interview mit Fabian Hueske dreht sich alles um Stream Processing und auch ein weiterer Teil der Kolumne Enterprise Tales erregte Aufmerksamkeit bei den Lesern.

10 Tipps: So wirst du zum richtig guten Programmierer

Talent ist wichtig, gesunder Menschenverstand ist noch wichtiger, um zu einem guten Programmierer zu werden. Java Champion Lukas Eder teilt in diesem Artikel seine besten Tipps für richtig gute Programmierer mit uns.

Best of Java 10: Versionierung & kleinere neue Features

Nur rund sechs Monate nach dem Erscheinen des umfangreichen und bedeutsamen Updates Java 9 erblickte Java 10 im März 2018 das Licht der Welt. Da Java 11 bereits erschienen ist, ergreift Michael Inden die Gelegenheit und wirft in dieser Artikelserie einen Blick auf die wichtigsten Features des Vorgängers.

TypeScript 3.1 verfügbar: Das sind die neuen Features

Die JavaScript-Variante TypeScript ist in Version 3.1 erschienen. Neuerungen betreffen das Mapping von Tuple und Array-Typen sowie das Verknüpfen von Properties mit Funktionen.

Aus Java EE wird Jakarta EE: Warum, wann – und ist das eigentlich gut?

Viel tut sich momentan bei der Java Enterprise Edition: der Umzug nach Eclipse, die Umbenennung in Jakarta EE, der neue Community-getriebene Prozess, die Konsolidierung und Weiterentwicklung der Standards. In der neuen Kolumne „EE Insights“ hält uns Christian Kaltepoth auf dem Laufenden und versorgt uns mit Insider-Wissen aus dem Jakarta-EE-Universum.

Apache Flink: Modernes Stream Processing für Big Data und Machine Learning

Für das Stream Processing gab es bereits vor Apache Flink Frameworks wie Apache Spark und Apache Kafka. Während diese beiden Frameworks allerdings erst im Nachhinein auf die Datenstrom-Verarbeitung optimiert wurden, wurde Apache Flink für diesen Anwendungszweck von Grund auf designt. Fabian Hueske, Co-Founder und Software Engineer bei data Artisans, spricht im Interview über die Unterschiede zwischen den Frameworks und die Zukunft des Stream Processings.