{"id":351337,"date":"2024-05-20T12:26:45","date_gmt":"2024-05-20T12:26:45","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=351337"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=351337","title":{"rendered":"\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 Kotlin \u0438 WebFlux \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 ML \u0432 Apache Spark \u043d\u0430 GPU<\/span>"},"content":{"rendered":"
<\/div>\n
\n
\n
\n
\n

\u042d\u0442\u043e \u0442\u0440\u0435\u0442\u044c\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043f\u043e \u0442\u0435\u043c\u0435 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 GPU \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c Java, Kotlin, Spring \u0438 Spark. \u0421\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439:<\/p>\n

    \n
  1. \n

    \u0412\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f Java ML \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e \u0441\u043e Spring, Docker, Spark, Rapids, CUDA<\/a><\/p>\n<\/li>\n

  2. \n

    \u041c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u0430\u044f Big Data \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u0432 Kubernetes \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c Spark \u0438 Cassandra<\/a><\/p>\n<\/li>\n

  3. \n

    \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 Kotlin \u0438 WebFlux \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 ML \u0432 Apache Spark \u043d\u0430 GPU<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

    \u041e \u0447\u0435\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f<\/h2>\n

    \u0412 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f Spark Driver \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0441\u044f \u0441\u0435\u0440\u0432\u043b\u0435\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0441\u0442\u0435\u043a Spring (Boot 2.7.11) \u0438 JDK 8. <\/p>\n

    \u041d\u0430 \u0434\u0432\u043e\u0440\u0435 \u0432\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e\u043b\u043e\u0432\u0438\u043d\u0430 2023 \u0433\u043e\u0434\u0430, \u0443 \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0435 \u0443\u0436\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f Boot 3+ (\u0430 \u0442\u043e \u0438 3.1+), \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0432\u044b\u0439\u0442\u0438 \u043d\u043e\u0432\u0430\u044f LTS \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f Java, \u0438, \u043c\u044f\u0433\u043a\u043e \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f, Boot 2+ \u0438 JDK8 \u0443\u0441\u0442\u0430\u0440\u0435\u043b\u0438. \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u043e\u043d\u0438 \u043d\u0430\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 GPU \u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0435 Spark \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c\u044e \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430 GPU NVidia Rapids<\/a>. \u041f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0430 JDK 17 \u043f\u043e\u044f\u0432\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432 \u0440\u0435\u043b\u0438\u0437\u0435 v23.06.0 \u043e\u0442 27.06.23, \u0441 \u0435\u0435 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043e\u043c \u043f\u043e\u044f\u0432\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0442\u0438 \u043d\u0430 \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e LTS \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044e Java, \u0430 \u0441 \u043d\u0435\u0439 — \u043d\u0430 Spring Boot 3+.<\/p>\n

    \u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043e\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u0438\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441 Boot 2 \u0438 JDK 8 \u0414\u043e Boot 3 \u0438 JDK 17, \u0441\u043e Spring Web \u043d\u0430 Spring WebFlux, \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f Web \u0438 WebFlux \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u043f\u043e \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e \u0430\u043f\u043f\u0430\u0440\u0430\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 \u0438 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n

    JDK8, Spring boot 2.7.11 \u2192 JDK17, Spring Boot 3.1.1<\/h2>\n

    \u0414\u043b\u044f \u043c\u0438\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u043d\u044f\u0442\u044c \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 Rapids \u0434\u043e 23.06.0, JDK \u0434\u043e 17, Spring Boot \u0434\u043e 3.1.1. \u041d\u044e\u0430\u043d\u0441\u043e\u0432 \u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a \u0443\u0436 \u0438 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e:<\/p>\n

      \n
    1. \n

      \u041a\u043e\u043d\u0444\u043b\u0438\u043a\u0442 \u043b\u043e\u0433\u0435\u0440\u043e\u0432 Slf4j \u0438 Log4j \u043f\u0440\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 Spark: \u0438\u0437 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 spring boot starter web \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u043c spring boot starter logging:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

      \npom.xml<\/summary>\n
      \n
      <dependency>     <groupId>org.springframework.boot<\/groupId>     <artifactId>spring-boot-starter-web<\/artifactId>     <version>${spring.boot.version}<\/version>     <exclusions>         <exclusion>             <groupId>org.springframework.boot<\/groupId>             <artifactId>spring-boot-starter-logging<\/artifactId>         <\/exclusion>         <exclusion>             <groupId>org.springframework.boot<\/groupId>             <artifactId>spring-boot-starter-tomcat<\/artifactId>         <\/exclusion>     <\/exclusions> <\/dependency><\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
        \n
      1. \n
        \u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c Spark Driver \u043d\u0430 JDK 17 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0441\u043e \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 (\u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f Dockerfile):<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n
        \nApplication Dockerfile<\/summary>\n
        \n
        ENV JAVA_OPTS='--add-opens=java.base\/java.lang=ALL-UNNAMED \\                --add-opens=java.base\/java.lang.invoke=ALL-UNNAMED \\                --add-opens=java.base\/java.lang.reflect=ALL-UNNAMED \\                --add-opens=java.base\/java.io=ALL-UNNAMED \\                --add-opens=java.base\/java.net=ALL-UNNAMED \\                --add-opens=java.base\/java.nio=ALL-UNNAMED \\                --add-opens=java.base\/java.util=ALL-UNNAMED \\                --add-opens=java.base\/java.util.concurrent=ALL-UNNAMED \\                --add-opens=java.base\/java.util.concurrent.atomic=ALL-UNNAMED \\                --add-opens=java.base\/sun.nio.ch=ALL-UNNAMED \\                --add-opens=java.base\/sun.nio.cs=ALL-UNNAMED \\                --add-opens=java.base\/sun.security.action=ALL-UNNAMED \\                --add-opens=java.base\/sun.util.calendar=ALL-UNNAMED \\                --add-opens=java.security.jgss\/sun.security.krb5=ALL-UNNAMED'<\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
          \n
        1. \n
          \u0412 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0438 \u0441 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u043e\u043c \u043d\u0430 Hibernate 6, \u043f\u0440\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 JSOB \u0438 BYTEA \u043f\u043e\u043b\u0435\u0439 \u0432 \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u0445 Postgres \u043f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u0440\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c Entity:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n
          <\/figure>\n
          \u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0432\u0448\u0438\u0439\u0441\u044f \u0440\u0430\u043d\u0435\u0435 CustomPostgresDialect \u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u043c \u0438 \u0435\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0434\u0430\u043b\u0438\u0442\u044c, \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u0432 \u043d\u0430 org.hibernate.dialect.PostgreSQLDialect<\/code>:<\/p>\n
          \napplication.yml<\/summary>\n
          \n
          spring:   ...   jpa:     database-platform: com.mlwebservice.config.CustomPostgresDialect  # <== delete     database-platform: org.hibernate.dialect.PostgreSQLDialect        # <== add<\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
          \n\u0420\u0430\u043d\u0435\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0432\u0448\u0438\u0439\u0441\u044f CustomPostgresDialect<\/summary>\n
          \n
          package com.mlwebservice.config  import com.vladmihalcea.hibernate.type.array.IntArrayType import com.vladmihalcea.hibernate.type.array.StringArrayType import com.vladmihalcea.hibernate.type.json.JsonBinaryType import com.vladmihalcea.hibernate.type.json.JsonNodeBinaryType import com.vladmihalcea.hibernate.type.json.JsonNodeStringType import com.vladmihalcea.hibernate.type.json.JsonStringType import org.hibernate.dialect.PostgreSQL10Dialect import java.sql.Types  class CustomPostgresDialect : PostgreSQL10Dialect() {     init {         registerHibernateType(Types.OTHER, StringArrayType::class.qualifiedName)         registerHibernateType(Types.OTHER, IntArrayType::class.qualifiedName)         registerHibernateType(Types.OTHER, JsonStringType::class.qualifiedName)         registerHibernateType(Types.OTHER, JsonBinaryType::class.qualifiedName)         registerHibernateType(Types.OTHER, JsonNodeBinaryType::class.qualifiedName)         registerHibernateType(Types.OTHER, JsonNodeStringType::class.qualifiedName)     } }<\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
          \u041d\u0435 \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u044f \u0434\u043e\u043a\u0435\u0440\u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432 \u0438 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439 \u043f\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e \u043d\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 jar’\u043d\u0438\u043a\u0430 Rapids \u0432 \u0434\u0438\u0440\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u044e \u0441 jar-\u0444\u0430\u0439\u043b\u0430\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u043a\u0438 \u0432 Spark executors \u0438 \u0432 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437 executor\u2019\u0430, \u044d\u0442\u043e \u0432\u0441\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c. \u0410\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u0432 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0432\u0435\u0442\u043a\u0435 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f<\/a>.<\/p>\n
          \u041d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u0431\u044b \u0438 \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u0447\u0438\u0442\u044c, \u043d\u043e \u043b\u044e\u0431\u043e\u043f\u044b\u0442\u0441\u0442\u0432\u043e \u0432\u0435\u0434\u044c \u0431\u0435\u0440\u0435\u0442 \u0441\u0432\u043e\u0435, \u0438 \u043f\u043e\u044f\u0432\u0438\u043b\u0441\u044f \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 — \u0430 \u0437\u0430\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0440\u0435\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u043c \u0441\u0442\u0435\u043a\u0435, \u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043b\u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442?<\/p>\n
          \u0421\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c ML \u0440\u0435\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u043c: Spring Web \u2192 Spring WebFlux <\/h2>\n
          \u0417\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438<\/h3>\n
          \u0418\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0438 \u0442\u0430\u043a\u043e\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0435 \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435, \u043d\u043e \u0442\u0430\u043a \u0436\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u044e\u0430\u043d\u0441\u044b \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044f\u043c\u0438. \u0422\u0430\u043a, Netty, \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0439 \u0434\u043b\u044f Project Reactor (WebFlux) \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0430\u043c\u0438\u043c Spark \u0438 \u0434\u0440\u0430\u0439\u0432\u0435\u0440\u043e\u043c Cassandra, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043a\u043e\u043d\u0444\u043b\u0438\u043a\u0442\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438. \u0420\u0435\u0448\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0443\u0442\u0435\u043c \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0442\u0440\u0435\u0445 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0432 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0435 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439:<\/p>\n
          \npom.xml: \u0417\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 Netty<\/summary>\n
          \n
          <dependencies>     <!-- Netty -->     <dependency>         <groupId>io.netty<\/groupId>         <artifactId>netty-all<\/artifactId>         <version>4.1.74.Final<\/version>     <\/dependency>     <dependency>         <groupId>io.netty<\/groupId>         <artifactId>netty-codec-http<\/artifactId>         <version>4.1.74.Final<\/version>     <\/dependency>     <dependency>         <groupId>io.netty<\/groupId>         <artifactId>netty-resolver-dns<\/artifactId>         <version>4.1.74.Final<\/version>     <\/dependency>      <!-- Spring -->     <dependency>         <groupId>org.springframework.boot<\/groupId>         <artifactId>spring-boot-starter-webflux<\/artifactId>         <version>${spring.boot.version}<\/version>         <exclusions>             <exclusion>                 <artifactId>log4j-to-slf4j<\/artifactId>                 <groupId>org.apache.logging.log4j<\/groupId>             <\/exclusion>         <\/exclusions>     <\/dependency>     ... <\/dependencies><\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
          Spring Data \u0442\u043e\u0436\u0435 \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0440\u0435\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u0443\u044e \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044e:<\/p>\n
          \npom.xml: R2DBC \u0438 Spring Data Cassandra Reactive<\/summary>\n
          \n
          <dependency>     <groupId>org.springframework.boot<\/groupId>     <artifactId>spring-boot-starter-data-cassandra-reactive<\/artifactId>     <version>${spring.boot.version}<\/version> <\/dependency> <dependency>     <groupId>org.springframework.boot<\/groupId>     <artifactId>spring-boot-starter-data-r2dbc<\/artifactId>     <version>${spring.boot.version}<\/version> <\/dependency> <dependency>     <groupId>io.r2dbc<\/groupId>     <artifactId>r2dbc-postgresql<\/artifactId>     <version>0.8.13.RELEASE<\/version> <\/dependency><\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
          \u0418 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b Kotlin \u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0435 WebFlux:<\/p>\n
          \npom.xml: Kotlin dependencies<\/summary>\n
          \n
          <dependency>     <groupId>org.jetbrains.kotlin<\/groupId>     <artifactId>kotlin-stdlib<\/artifactId>     <version>${kotlin.version}<\/version> <\/dependency> <dependency>     <groupId>org.jetbrains.kotlin<\/groupId>     <artifactId>kotlin-reflect<\/artifactId>     <version>${kotlin.version}<\/version>     <scope>runtime<\/scope> <\/dependency> <dependency>     <groupId>org.jetbrains.kotlinx<\/groupId>     <artifactId>kotlinx-coroutines-reactor<\/artifactId>     <version>1.7.2<\/version>     <scope>runtime<\/scope> <\/dependency> <dependency>     <groupId>io.projectreactor.kotlin<\/groupId>     <artifactId>reactor-kotlin-extensions<\/artifactId>     <version>1.2.2<\/version>     <scope>runtime<\/scope> <\/dependency><\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
          \u041a\u0441\u0442\u0430\u0442\u0438, \u0441\u0430\u043c Kotlin \u0442\u043e\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043d\u044f\u043b \u0441 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 1.8.21 \u0434\u043e 1.9.0.<\/p>\n
          \u0414\u043b\u044f \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f HTTP \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432-\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c Zalando Logbook:<\/p>\n
          \npom.xml: Zalando Logbook<\/summary>\n
          \n
          <dependency>     <groupId>org.zalando<\/groupId>     <artifactId>logbook-spring-boot-autoconfigure<\/artifactId>     <version>3.2.0<\/version> <\/dependency> <dependency>     <groupId>org.zalando<\/groupId>     <artifactId>logbook-netty<\/artifactId>     <version>3.2.0<\/version> <\/dependency><\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
          \npom.xml (\u043f\u043e\u043b\u043d\u0430\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f WebFlux)<\/summary>\n
          \n
          <?xml version=\"1.0\" encoding=\"UTF-8\"?> <project xmlns=\"http:\/\/maven.apache.org\/POM\/4.0.0\"          xmlns:xsi=\"http:\/\/www.w3.org\/2001\/XMLSchema-instance\"          xsi:schemaLocation=\"http:\/\/maven.apache.org\/POM\/4.0.0 http:\/\/maven.apache.org\/xsd\/maven-4.0.0.xsd\">     <modelVersion>4.0.0<\/modelVersion>      <groupId>com.mlwebservice<\/groupId>     <artifactId>MLWebService<\/artifactId>     <version>1.0.0-SNAPSHOT<\/version>      <properties>         <java.version>17<\/java.version>         <spring.boot.version>3.1.1<\/spring.boot.version>         <scala.version>2.12<\/scala.version>         <spark.version>3.3.2<\/spark.version>         <lombok.version>1.18.24<\/lombok.version>         <org.mapstruct.version>1.4.2.Final<\/org.mapstruct.version>         <kotlin.version>1.9.0<\/kotlin.version>         <jackson.version>2.13.5<\/jackson.version>     <\/properties>      <distributionManagement>         <repository>             <id>XGBoost4J Snapshot Repo<\/id>             <name>XGBoost4J Snapshot Repo<\/name>             <url>https:\/\/s3-us-west-2.amazonaws.com\/xgboost-maven-repo\/snapshot\/<\/url>         <\/repository>     <\/distributionManagement>      <dependencies>         <!-- Netty -->         <dependency>             <groupId>io.netty<\/groupId>             <artifactId>netty-all<\/artifactId>             <version>4.1.74.Final<\/version>         <\/dependency>         <dependency>             <groupId>io.netty<\/groupId>             <artifactId>netty-codec-http<\/artifactId>             <version>4.1.74.Final<\/version>         <\/dependency>         <dependency>             <groupId>io.netty<\/groupId>             <artifactId>netty-resolver-dns<\/artifactId>             <version>4.1.74.Final<\/version>         <\/dependency>          <!-- Spring -->         <dependency>             <groupId>org.springframework.boot<\/groupId>             <artifactId>spring-boot-starter-webflux<\/artifactId>             <version>${spring.boot.version}<\/version>             <exclusions>                 <exclusion>                     <groupId>org.springframework.boot<\/groupId>                     <artifactId>spring-boot-starter-logging<\/artifactId>                 <\/exclusion>             <\/exclusions>         <\/dependency>         <dependency>             <groupId>com.fasterxml.jackson.core<\/groupId>             <artifactId>jackson-core<\/artifactId>             <version>${jackson.version}<\/version>         <\/dependency>         <dependency>             <groupId>com.fasterxml.jackson.module<\/groupId>             <artifactId>jackson-module-kotlin<\/artifactId>             <version>${jackson.version}<\/version>         <\/dependency>         <dependency>             <groupId>com.fasterxml.jackson.core<\/groupId>             <artifactId>jackson-annotations<\/artifactId>             <version>${jackson.version}<\/version>         <\/dependency>         <dependency>             <groupId>com.fasterxml.jackson.core<\/groupId>             <artifactId>jackson-databind<\/artifactId>             <version>${jackson.version}<\/version>         <\/dependency>          <!-- Spring Data -->         <dependency>             <groupId>org.springframework.data<\/groupId>             <artifactId>spring-data-commons<\/artifactId>             <version>${spring.boot.version}<\/version>         <\/dependency>         <dependency>             <groupId>org.springframework.boot<\/groupId>             <artifactId>spring-boot-starter-data-cassandra-reactive<\/artifactId>             <version>${spring.boot.version}<\/version>         <\/dependency>         <dependency>             <groupId>org.springframework.boot<\/groupId>             <artifactId>spring-boot-starter-data-r2dbc<\/artifactId>             <version>${spring.boot.version}<\/version>         <\/dependency>         <dependency>             <groupId>org.springframework.boot<\/groupId>             <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa<\/artifactId>             <version>${spring.boot.version}<\/version>         <\/dependency>         <dependency>             <groupId>org.postgresql<\/groupId>             <artifactId>postgresql<\/artifactId>             <scope>runtime<\/scope>             <version>42.6.0<\/version>         <\/dependency>         <dependency>             <groupId>io.r2dbc<\/groupId>             <artifactId>r2dbc-postgresql<\/artifactId>             <version>0.8.13.RELEASE<\/version>         <\/dependency>         <dependency>             <groupId>com.vladmihalcea<\/groupId>             <artifactId>hibernate-types-60<\/artifactId>             <version>2.21.1<\/version>         <\/dependency>          <!-- Cassandra -->         <dependency>             <groupId>com.datastax.oss<\/groupId>             <artifactId>java-driver-core<\/artifactId>             <version>4.13.0<\/version>         <\/dependency>         <dependency>             <groupId>org.scala-lang<\/groupId>             <artifactId>scala-library<\/artifactId>             <version>2.12.15<\/version>         <\/dependency>         <dependency>             <groupId>com.datastax.spark<\/groupId>             <artifactId>spark-cassandra-connector_2.12<\/artifactId>             <version>3.3.0<\/version>         <\/dependency>          <dependency>             <groupId>com.typesafe<\/groupId>             <artifactId>config<\/artifactId>             <version>1.4.2<\/version>         <\/dependency>          <!-- Spark -->         <dependency>             <groupId>org.apache.spark<\/groupId>             <artifactId>spark-core_${scala.version}<\/artifactId>             <version>${spark.version}<\/version>         <\/dependency>         <dependency>             <groupId>org.apache.spark<\/groupId>             <artifactId>spark-hive_${scala.version}<\/artifactId>             <version>${spark.version}<\/version>         <\/dependency>         <dependency>             <groupId>org.apache.spark<\/groupId>             <artifactId>spark-streaming_${scala.version}<\/artifactId>             <version>${spark.version}<\/version>         <\/dependency>         <dependency>             <groupId>org.apache.spark<\/groupId>             <artifactId>spark-sql_${scala.version}<\/artifactId>             <version>${spark.version}<\/version>         <\/dependency>         <dependency>             <groupId>org.apache.spark<\/groupId>             <artifactId>spark-mllib_${scala.version}<\/artifactId>             <version>${spark.version}<\/version>         <\/dependency>         <dependency>             <groupId>org.antlr<\/groupId>             <artifactId>antlr4-runtime<\/artifactId>             <version>4.8<\/version>             <scope>runtime<\/scope>         <\/dependency>          <!-- GXBoost -->         <dependency>             <groupId>ml.dmlc<\/groupId>             <artifactId>xgboost4j-spark-gpu_${scala.version}<\/artifactId>             <version>1.7.5<\/version>         <\/dependency>         <dependency>             <groupId>ml.dmlc<\/groupId>             <artifactId>xgboost4j-gpu_${scala.version}<\/artifactId>             <version>1.7.5<\/version>         <\/dependency>          <!-- Kubernetes -->         <dependency>             <groupId>org.apache.spark<\/groupId>             <artifactId>spark-kubernetes_${scala.version}<\/artifactId>             <version>${spark.version}<\/version>         <\/dependency>          <dependency>             <groupId>org.codehaus.janino<\/groupId>             <artifactId>commons-compiler<\/artifactId>             <version>3.0.16<\/version>         <\/dependency>         <dependency>             <groupId>org.codehaus.janino<\/groupId>             <artifactId>janino<\/artifactId>             <version>3.0.16<\/version>         <\/dependency>          <!-- Rapids -->         <dependency>             <groupId>com.nvidia<\/groupId>             <artifactId>rapids-4-spark_${scala.version}<\/artifactId>             <version>23.06.0<\/version>         <\/dependency>          <!-- Lombok -->         <dependency>             <groupId>org.projectlombok<\/groupId>             <artifactId>lombok<\/artifactId>             <version>${lombok.version}<\/version>         <\/dependency>          <!-- Logging -->         <dependency>             <groupId>org.zalando<\/groupId>             <artifactId>logbook-spring-webflux<\/artifactId>             <version>3.1.0<\/version>         <\/dependency>         <dependency>             <groupId>org.zalando<\/groupId>             <artifactId>logbook-spring-boot-autoconfigure<\/artifactId>             <version>3.2.0<\/version>         <\/dependency>         <dependency>             <groupId>org.zalando<\/groupId>             <artifactId>logbook-netty<\/artifactId>             <version>3.2.0<\/version>         <\/dependency>          <!-- Utils -->         <dependency>             <groupId>org.apache.commons<\/groupId>             <artifactId>commons-lang3<\/artifactId>             <version>3.12.0<\/version>         <\/dependency>          <!-- Kotlin -->         <dependency>             <groupId>org.jetbrains.kotlin<\/groupId>             <artifactId>kotlin-stdlib<\/artifactId>             <version>${kotlin.version}<\/version>         <\/dependency>         <dependency>             <groupId>org.jetbrains.kotlin<\/groupId>             <artifactId>kotlin-reflect<\/artifactId>             <version>${kotlin.version}<\/version>             <scope>runtime<\/scope>         <\/dependency>         <dependency>             <groupId>org.jetbrains.kotlinx<\/groupId>             <artifactId>kotlinx-coroutines-reactor<\/artifactId>             <version>1.7.2<\/version>             <scope>runtime<\/scope>         <\/dependency>         <dependency>             <groupId>io.projectreactor.kotlin<\/groupId>             <artifactId>reactor-kotlin-extensions<\/artifactId>             <version>1.2.2<\/version>             <scope>runtime<\/scope>         <\/dependency>         <dependency>             <groupId>org.jetbrains.kotlinx.spark<\/groupId>             <artifactId>kotlin-spark-api_3.3.1_${scala.version}<\/artifactId>             <version>1.2.3<\/version>         <\/dependency>         <dependency>             <groupId>org.jetbrains.kotlin<\/groupId>             <artifactId>kotlin-test<\/artifactId>             <version>${kotlin.version}<\/version>             <scope>test<\/scope>         <\/dependency>     <\/dependencies>      <build>         <finalName>service<\/finalName>         <plugins>             <plugin>                 <groupId>org.springframework.boot<\/groupId>                 <artifactId>spring-boot-maven-plugin<\/artifactId>                 <version>3.0.6<\/version>                 <configuration>                     <mainClass>com.mlwebservice.MLWebServiceApplication<\/mainClass>                 <\/configuration>                 <executions>                     <execution>                         <goals>                             <goal>repackage<\/goal>                         <\/goals>                     <\/execution>                 <\/executions>             <\/plugin>              <plugin>                 <groupId>org.apache.maven.plugins<\/groupId>                 <artifactId>maven-compiler-plugin<\/artifactId>                 <version>3.11.0<\/version>                 <executions>                     <execution>                         <id>compile<\/id>                         <phase>compile<\/phase>                         <goals>                             <goal>compile<\/goal>                         <\/goals>                     <\/execution>                     <execution>                         <id>testCompile<\/id>                         <phase>test-compile<\/phase>                         <goals>                             <goal>testCompile<\/goal>                         <\/goals>                     <\/execution>                 <\/executions>                 <configuration>                     <source>${java.version}<\/source>                     <target>${java.version}<\/target>                     <annotationProcessorPaths>                         <path>                             <groupId>org.projectlombok<\/groupId>                             <artifactId>lombok<\/artifactId>                             <version>${lombok.version}<\/version>                         <\/path>                     <\/annotationProcessorPaths>                 <\/configuration>             <\/plugin>              <plugin>                 <groupId>org.jetbrains.kotlin<\/groupId>                 <artifactId>kotlin-maven-plugin<\/artifactId>                 <version>${kotlin.version}<\/version>                 <executions>                     <execution>                         <id>compile<\/id>                         <phase>process-sources<\/phase>                         <goals>                             <goal>compile<\/goal>                         <\/goals>                         <configuration>                             <jvmTarget>${java.version}<\/jvmTarget>                             <sourceDirs>                                 <source>src\/main\/java<\/source>                                 <source>src\/main\/kotlin<\/source>                                 <source>target\/generated-sources\/annotations<\/source>                             <\/sourceDirs>                         <\/configuration>                     <\/execution>                     <execution>                         <id>test-compile<\/id>                         <phase>test-compile<\/phase>                         <goals>                             <goal>test-compile<\/goal>                         <\/goals>                         <configuration>                             <jvmTarget>${java.version}<\/jvmTarget>                             <sourceDirs>                                 <source>src\/main\/java<\/source>                                 <source>src\/main\/kotlin<\/source>                                 <source>target\/generated-sources\/annotations<\/source>                             <\/sourceDirs>                         <\/configuration>                     <\/execution>                 <\/executions>                 <configuration>                     <jvmTarget>${java.version}<\/jvmTarget>                     <sourceDirs>                         <source>src\/main\/java<\/source>                         <source>src\/main\/kotlin<\/source>                         <source>target\/generated-sources\/annotations<\/source>                     <\/sourceDirs>                 <\/configuration>             <\/plugin>         <\/plugins>     <\/build> <\/project> <\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
          Main \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441<\/h3>\n
          \u041c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c Main \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0430\u043d\u043d\u043e\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 @EnableWebFlux<\/code> \u0438 @EnableR2dbcRepositories<\/code>, \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0442\u0438\u043f \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f REACTIVE<\/code><\/p>\n
          \nMain class<\/summary>\n
          \n
          package com.mlwebservice;  import org.springframework.boot.WebApplicationType; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.cassandra.CassandraAutoConfiguration; import org.springframework.boot.autoconfigure.gson.GsonAutoConfiguration; import org.springframework.boot.builder.SpringApplicationBuilder; import org.springframework.data.r2dbc.repository.config.EnableR2dbcRepositories; import org.springframework.web.reactive.config.EnableWebFlux;  import java.net.InetAddress; import java.net.UnknownHostException;  @EnableWebFlux @EnableR2dbcRepositories @SpringBootApplication(exclude = {         GsonAutoConfiguration.class,         CassandraAutoConfiguration.class }) public class MLWebServiceApplication {     public static void main(String[] args) {         new SpringApplicationBuilder(MLWebServiceApplication.class)                 .web(WebApplicationType.REACTIVE)                 .run(args);         );     } }<\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
          Spring Data \u2192 R2DBC<\/h3>\n
          \u0422\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0432 \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0411\u0414 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f JSONB \u043f\u043e\u043b\u0435 (\u0441 \u0435\u0433\u043e \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0432 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 JsonNode), \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u0430 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f R2DBC \u0441 \u043a\u0430\u0441\u0442\u043e\u043c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0435\u0440\u0430\u043c\u0438:<\/p>\n
          \nJsonb converters<\/summary>\n
          \n
          package com.mlwebservice.config  import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper import io.r2dbc.postgresql.codec.Json import org.springframework.context.annotation.Bean import org.springframework.context.annotation.Configuration import org.springframework.core.convert.converter.Converter import org.springframework.data.convert.ReadingConverter import org.springframework.data.convert.WritingConverter import org.springframework.data.r2dbc.convert.R2dbcCustomConversions import org.springframework.data.r2dbc.dialect.PostgresDialect  @Configuration open class R2dbcConfiguration(private val objectMapper: ObjectMapper) {      @Bean     open fun customConversions() : R2dbcCustomConversions {         val converters = listOf<Converter<*, *>>(             JsonNodeWritingConverter(objectMapper),             JsonNodeReadingConverter(objectMapper)         )         return R2dbcCustomConversions.of(PostgresDialect.INSTANCE, converters);     } }  @WritingConverter class JsonNodeWritingConverter(private val objectMapper: ObjectMapper) : Converter<JsonNode, Json> {     override fun convert(source: JsonNode): Json {         return Json.of(objectMapper.writeValueAsString(source));     } }  @ReadingConverter class JsonNodeReadingConverter(private val objectMapper: ObjectMapper) : Converter<Json, JsonNode> {     override fun convert(source: Json): JsonNode? {         return objectMapper.readTree(source.asString());     } }<\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
          \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442 \u0443\u0434\u0430\u043b\u0438\u0442\u044c \u0438\u0437 \u0443\u043f\u043e\u043c\u044f\u043d\u0443\u0442\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 ModelEntity<\/code> \u043b\u0438\u0448\u043d\u0438\u0435 \u0430\u043d\u043d\u043e\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0432 \u0438\u0442\u043e\u0433\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f:<\/p>\n
          \nModelEntity<\/summary>\n
          \n
          package com.mlwebservice.persist.entity  import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper import com.fasterxml.jackson.databind.node.ObjectNode import org.springframework.data.annotation.CreatedDate import org.springframework.data.annotation.Id import org.springframework.data.annotation.LastModifiedDate import org.springframework.data.relational.core.mapping.Column import org.springframework.data.relational.core.mapping.Table import java.time.LocalDateTime import java.util.*  @Table(name = \"models\", schema = \"instrument_data\") data class ModelEntity constructor(     @Id     val id: Long? = null,        @Column(\"model\")     val model: ByteArray,      @Column(\"created_at\")     val createdAt: LocalDateTime,      @Column(\"last_trained_at\")     val lastTrainedAt: LocalDateTime,      @Column(\"task_id\")     val taskId: UUID,      @Column(\"parameters\")     val parameters: JsonNode ) \/\/ \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0435\u0435 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0435<\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
          \u0421\u0430\u043c \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439 \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043d\u0430\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0442 R2dbcRepository:<\/p>\n
          @Repository interface ModelRepository : R2dbcRepository<ModelEntity, Long><\/code><\/pre>\n
          \u041c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0432 WebFlux:<\/p>\n
          \n\u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044f\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/summary>\n
          \n
          \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438\u0437 \u0411\u0414<\/p>\n
          internal inline fun <reified T> loadModel(modelId: Long): T {     val optional = modelRepository.findById(modelId)      val entity = optional.get()     val modelByteArray = entity.model      val byteArrayInputStream = ByteArrayInputStream(modelByteArray)     val modelObject = ObjectInputStream(byteArrayInputStream).use { it.readObject() }      if (modelObject is T) {         return modelObject     } else {         throw ServiceException.withMessage(\"Model id $modelId has incorrect format\")     } }<\/code><\/pre>\n
          \u043c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e:<\/p>\n
          internal inline fun <reified T> loadModel(modelId: Long): Mono<T> =         modelRepository.findById(modelId)             .map { modelEntity: ModelEntity ->                 ByteArrayInputStream(modelEntity.model)             }             .publishOn(Schedulers.boundedElastic())             .map { byteArrayInputStream: ByteArrayInputStream ->                 ObjectInputStream(byteArrayInputStream).use { it.readObject() }             }             .flatMap { modelObject ->                 if (modelObject is T) {                     Mono.just(modelObject)                 } else {                     Mono.error(ServiceException.withMessage(\"Model id $modelId has incorrect format\"))                 }             }<\/code><\/pre>\n
          \u0430 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f:<\/p>\n
          fun saveModel(     model : PredictionModel<Vector, XGBoostRegressionModel>,     taskId : UUID,     modelParameters : AnalyticsRequest.ModelParameters ) {     val byteArrayOutputStream = ByteArrayOutputStream()     ObjectOutputStream(byteArrayOutputStream).use { it.writeObject(model) }     val modelByteArray: ByteArray = byteArrayOutputStream.toByteArray()     val jsonParams : JsonNode = objectMapper.convertValue(modelParameters, JsonNode::class.java)      val entity = ModelEntity(modelByteArray, taskId, jsonParams)     modelRepository.save(entity)     log.info(\"Model for task id {} saved. Parameters map: {}, jsonNode: {}\",         taskId, modelParameters, jsonParams) }<\/code><\/pre>\n
          \u043c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e:<\/p>\n
          fun saveModel(         model: PredictionModel<Vector, XGBoostRegressionModel>,         taskId: UUID,         modelParameters: AnalyticsRequest.ModelParameters     ): Mono<Void> =         Mono.fromCallable {             val jsonParams: JsonNode = objectMapper.convertValue(modelParameters, JsonNode::class.java)              val byteArrayOutputStream = ByteArrayOutputStream()             ObjectOutputStream(byteArrayOutputStream).use { objectOutputStream ->                 objectOutputStream.writeObject(model)             }             val modelByteArray: ByteArray = byteArrayOutputStream.toByteArray()              ModelEntity(modelByteArray, taskId, jsonParams)         }             .subscribeOn(Schedulers.boundedElastic())             .flatMap { entity ->                 modelRepository.save(entity)                     .doOnSuccess {                         log.info(                             \"Model for task id {} saved. Parameters map: {}, jsonNode: {}\",                             taskId, modelParameters, entity.parameters.toString()                         )                     }                     .then()             }<\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
          Cassandra<\/h3>\n
          \u0420\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 Cassandra \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u0441\u043e \u0441\u043f\u0430\u0440\u043a\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0441\u0441\u0438\u0435\u0439. \u041f\u0435\u0440\u0435\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e. \u0422\u0430\u043a, \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 \u0432 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u043c \u0430\u0431\u0441\u0442\u0440\u0430\u043a\u0442\u043d\u043e\u043c \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438:<\/p>\n
          \ncassandraDataset web<\/summary>\n
          \n
          fun cassandraDataset(keyspace: String, table: String): Dataset<Row> {     val cassandraDataset: Dataset<Row> = sparkSession.read()         .format(\"org.apache.spark.sql.cassandra\")         .option(\"keyspace\", keyspace)         .option(\"table\", table)         .load()      cassandraDataset.createOrReplaceTempView(table)     return cassandraDataset }<\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
          \u043c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e:<\/p>\n
          \ncassandraDataset webflux<\/summary>\n
          \n
          fun cassandraDataset(keyspace: String, table: String): Mono<Dataset<Row>> =     Mono.fromCallable {         val cassandraDataset: Dataset<Row> = sparkSession.read()             .format(\"org.apache.spark.sql.cassandra\")             .option(\"keyspace\", keyspace)             .option(\"table\", table)             .load()          cassandraDataset.createOrReplaceTempView(table)         cassandraDataset     }<\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
          \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430:<\/p>\n
          \nsaveDataSet web<\/summary>\n
          \n
          open fun saveDataSet(dataset: Dataset<Row>) {     dataset.write()         .format(\"org.apache.spark.sql.cassandra\")         .mode(\"append\")         .option(\"confirm.truncate\", \"false\")         .option(\"keyspace\", keyspace)         .option(\"table\", table)         .save(); }<\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
          \u043c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e:<\/p>\n
          \nsaveDataSet webflux<\/summary>\n
          \n
          open fun saveDataSet(dataset: Dataset<Row>): Mono<Void> =     Mono.fromRunnable {         dataset.write()             .format(\"org.apache.spark.sql.cassandra\")             .mode(\"append\")             .option(\"confirm.truncate\", \"false\")             .option(\"keyspace\", keyspace)             .option(\"table\", table)             .save()     }<\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
          \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 \u0441 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043e\u0444\u0444\u0441\u0435\u0442\u0430\u043c\u0438:<\/p>\n
          \ngetBaseDataSet web<\/summary>\n
          \n
          fun getBaseDataSet(     ticker: String,     taskNumber : UUID,     dateStart : LocalDate,     dateEnd : LocalDate,     currentOffset : Int,     batchSize : Int ): Dataset<Row> {     val filteredDataset = cassandraDataset(table)         .filter(             functions.col(\"ticker\").equalTo(ticker)                 .and(functions.col(\"task_number\").equalTo(taskNumber.toString()))                 .and(functions.col(\"datetime\").between(dateStart, dateEnd))         )      val offsetDataset = filteredDataset.withColumn(         \"row_number\",         functions.row_number().over(orderBy(\"datetime\"))     )      return offsetDataset         .filter(functions.col(\"row_number\")             .between(currentOffset + 1, currentOffset + batchSize))         .drop(\"row_number\") }<\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
          \u043c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e:<\/p>\n
          \ngetBaseDataSet webflux<\/summary>\n
          \n
          fun getBaseDataSet(     ticker: String,     taskNumber: UUID,     dateStart: LocalDate,     dateEnd: LocalDate,     currentOffset: Int,     batchSize: Int ): Mono<Dataset<Row>> =     cassandraDataset(table)         .map { dataset ->             dataset                 .filter(                     functions.col(\"ticker\").equalTo(ticker)                         .and(functions.col(\"task_number\").equalTo(taskNumber.toString()))                         .and(functions.col(\"datetime\").between(dateStart, dateEnd))                 ).withColumn(                     \"row_number\",                     functions.row_number().over(orderBy(\"datetime\"))                 )                 .filter(                     functions.col(\"row_number\")                         .between(currentOffset + 1, currentOffset + batchSize)                 )                 .drop(\"row_number\")         }<\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
          \u041e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u043c\u0443 \u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u0443.<\/p>\n
          \u0412 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442 \u0443\u043f\u043e\u043c\u044f\u043d\u0443\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u043e\u0432 (\u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0436\u0435 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u044e\u0442 \u0440\u0435\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0435 Mono<Dataset<Row>><\/code>):<\/p>\n
          \ngetMainDataset web<\/summary>\n
          \n
          fun getMainDataset(     ticker : String,     taskNumber : UUID,     dateStart : LocalDate,     dateEnd : LocalDate ) : Dataset<Row> {     val timeSeries = timeSeriesRepository.getDataset(ticker, taskNumber, dateStart, dateEnd).`as`(\"ts\")     val emaDataSet = emaRepository.getEmaDataSet(ticker, dateStart, dateEnd).`as`(\"ema\")     val stochasticDataset = stochasticRepository.getStochasticDataSet(ticker, dateStart, dateEnd).`as`(\"stoch\")     val bBandsDataset = bBandIndicatorRepository.getBBandsDataSet(ticker, dateStart, dateEnd).`as`(\"bb\")     val macdDataset = macdRepository.getMacdDataSet(ticker, dateStart, dateEnd).`as`(\"macd\")     val rsiDataset = rsiRepository.getRsiDataSet(ticker, dateStart, dateEnd).`as`(\"rsi\")     val smaDataset = smaRepository.getSmaDataSet(ticker, dateStart, dateEnd).`as`(\"sma\")     val willrDataset = willrRepository.getWillrDataSet(ticker, dateStart, dateEnd).`as`(\"willr\")      return combineDatasets(         timeSeries, emaDataSet, stochasticDataset, bBandsDataset, macdDataset, rsiDataset, smaDataset, willrDataset     ) }<\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
          \u043c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e:<\/p>\n
          \ngetMainDataset webflux<\/summary>\n
          \n
          fun getMainDataset(     ticker: String,     taskNumber: UUID,     dateStart: LocalDate,     dateEnd: LocalDate ): Mono<Dataset<Row>> {     val timeSeriesMono = timeSeriesRepository.getDataset(ticker, taskNumber, dateStart, dateEnd)         .map { dataset -> dataset.alias(\"ts\") }     val emaDataSetMono = emaRepository.getEmaDataSet(ticker, dateStart, dateEnd)         .map { dataset -> dataset.alias(\"ema\") }     val stochasticDatasetMono = stochasticRepository.getStochasticDataSet(ticker, dateStart, dateEnd)         .map { dataset -> dataset.alias(\"stoch\") }     val bBandsDatasetMono = bBandIndicatorRepository.getBBandsDataSet(ticker, dateStart, dateEnd)         .map { dataset -> dataset.alias(\"bb\") }     val macdDatasetMono = macdRepository.getMacdDataSet(ticker, dateStart, dateEnd)         .map { dataset -> dataset.alias(\"macd\") }     val rsiDatasetMono = rsiRepository.getRsiDataSet(ticker, dateStart, dateEnd)         .map { dataset -> dataset.alias(\"rsi\") }     val smaDatasetMono = smaRepository.getSmaDataSet(ticker, dateStart, dateEnd)         .map { dataset -> dataset.alias(\"sma\") }     val willrDatasetMono = willrRepository.getWillrDataSet(ticker, dateStart, dateEnd)         .map { dataset -> dataset.alias(\"willr\") }      return Mono.zip(         timeSeriesMono, emaDataSetMono, stochasticDatasetMono, bBandsDatasetMono,         macdDatasetMono, rsiDatasetMono, smaDatasetMono, willrDatasetMono     ).map { tuple ->         combineDatasets(tuple.t1, tuple.t2, tuple.t3, tuple.t4, tuple.t5, tuple.t6, tuple.t7, tuple.t8)     } }<\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
          \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f 8 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0432 Mono-\u043e\u0431\u0435\u0440\u0442\u043a\u0430\u0445, \u043e\u0431\u0435\u0440\u0442\u043a\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043e\u0434\u0438\u043d Mono \u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c .zip() \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043d\u0435 \u043c\u0435\u043d\u044f\u043b\u0441\u044f.<\/p>\n
          \u0421\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441 StockAnalyticsService<\/h3>\n
          \u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0438\u043a\u0442\u0430 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/p>\n
          \npredictWithExistingModel web<\/summary>\n
          \n
          fun predictWithExistingModel(     ticker : String,     taskNumber : UUID,     dateStart : LocalDate,     dateEnd : LocalDate,     modelId : Long ): StockPredictDto {     val model: PredictionModel<Vector, XGBoostRegressionModel> = modelService.loadModel(modelId)     val data = dataReaderService.getMainDataset(ticker, taskNumber, dateStart, dateEnd)      var predictions = model.transform(data)     predictions = predictions.select(\"dateTime\", \"prediction\")     return StockPredictDto.fromDataset(predictions) }<\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
          \u043c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e:<\/p>\n
          \npredictWithExistingModel webflux<\/summary>\n
          \n
          fun predictWithExistingModel(     ticker: String,     taskNumber: UUID,     dateStart: LocalDate,     dateEnd: LocalDate,     modelId: Long ): Mono<StockPredictDto> =     modelService.loadModel<PredictionModel<Vector, XGBoostRegressionModel>>(modelId)         .flatMap { model ->             dataReaderService.getMainDataset(ticker, taskNumber, dateStart, dateEnd)                 .map { data ->                     val predictions = model.transform(data)                         .select(\"dateTime\", \"prediction\")                     StockPredictDto.fromDataset(predictions)                 }         }<\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
          \u041c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438:<\/p>\n
          \ntrainModel web<\/summary>\n
          \n
          fun trainModel(     ticker : String,     taskNumber : UUID,     dateStart : LocalDate,     dateEnd : LocalDate,     evalPivotPoint : Long,     offset : Long,     modelParameters : AnalyticsRequest.ModelParameters ) : ModelTrainResultResponse {     val pivot = dateEnd.minusDays(evalPivotPoint)      val tdf = dataReaderService.getDatasetWithLabel(ticker, taskNumber, dateStart, pivot, offset)     val edf = dataReaderService.getDatasetWithLabel(ticker, taskNumber, pivot, dateEnd, offset)         .selectExpr(*allColumns)      val modelParams = createModelParams(modelParameters)     val regressor = xgBoostRegressor(modelParams)      val model: PredictionModel<Vector, XGBoostRegressionModel> = regressor.fit(tdf)     val predictions = model.transform(edf)      combinedDataRepository.saveData(tdf.selectExpr(*allColumns).unionAll(edf), ticker, taskNumber)     modelService.saveModel(model, taskNumber, modelParameters)      val result = predictions.withColumn(\"error\", col(\"prediction\").minus(col(labelName)))     return ModelTrainResultResponse(ModelTrainResult.listFromDataset(result.selectExpr(*resultExp))) }<\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
          \u043c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e:<\/p>\n
          \ntrainModel webflux<\/summary>\n
          \n
          fun trainModel(         ticker: String,         taskNumber: UUID,         dateStart: LocalDate,         dateEnd: LocalDate,         evalPivotPoint: Long,         offset: Long,         modelParameters: AnalyticsRequest.ModelParameters     ): Mono<ModelTrainResultResponse> =         Mono.just(dateEnd.minusDays(evalPivotPoint))             .flatMap { pivot: LocalDate ->                 dataReaderService.getDatasetWithLabel(ticker, taskNumber, dateStart, pivot, offset)                     .zipWith(dataReaderService.getDatasetWithLabel(ticker, taskNumber, pivot, dateEnd, offset))             }             .flatMap { tuple: Tuple2<Dataset<Row>, Dataset<Row>> ->                 val tdf = tuple.t1                 val edf = tuple.t2                  val modelParams = createModelParams(modelParameters)                 val regressor = xgBoostRegressor(modelParams)                  Mono.fromCallable { regressor.fit(tdf) }                     .flatMap { model: XGBoostRegressionModel ->                         val predictions = model.transform(edf)                          val saveDataMono = combinedDataRepository.saveData(                             tdf.selectExpr(*allColumns).unionAll(edf),                             ticker,                             taskNumber                         )                          modelService.saveModel(model, taskNumber, modelParameters)                             .then(saveDataMono)                             .thenReturn(predictions)                     }             }             .map { predictions: Dataset<Row> ->                 val result = predictions.withColumn(\"error\", col(\"prediction\").minus(col(labelName)))                 ModelTrainResultResponse(ModelTrainResult.listFromDataset(result.selectExpr(*resultExp)))             }<\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
          \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c tdf \u0438 edf \u043e\u0431\u0435\u0440\u043d\u0443\u0442\u044b \u0432 Mono, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043a\u043e\u0440\u0442\u0435\u0436 \u0438\u0437 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 Mono<Tuple2><\/code>, \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0432 \u043e\u0431\u043e\u0440\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0432 Callable<\/code> \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e regressor.fit(tdf)<\/code>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0430 \u0430\u0441\u0438\u043d\u0445\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e \u0438 \u0432\u0435\u0440\u043d\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 model: XGBoostRegressionModel<\/code>. \u0412 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 flatMap<\/code> \u043e\u043d\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u044d\u0432\u0430\u043b\u044e\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0438\u043a\u0442\u043e\u0432, \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0411\u0414 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b\u0448\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 saveModel. \u041e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043b\u043e\u0433\u0438\u043a\u0430 \u043e\u0447\u0435\u0432\u0438\u0434\u043d\u0430.<\/p>\n
          \u041d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0443\u044e \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0438\u043d\u043a\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f (\u0434\u0430, \u043d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438\u043d\u043a\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043d\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0438 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0430 XGBoost \u043d\u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043d\u043e \u0446\u0435\u043b\u044c \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043b\u043e\u0433\u0438\u043a\u0443 \u043f\u043e\u0434 \u0440\u0435\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u0443\u044e \u0441\u0440\u0435\u0434\u0443 \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0438\u043d\u043a\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438). <\/p>\n
          \u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434:<\/p>\n
          \nincrementTrainModel web<\/summary>\n
          \n
          fun incrementTrainModel(     ticker : String,     taskNumber : UUID,     dateStart : LocalDate,     dateEnd : LocalDate,     evalPivotPoint : Long,     offset : Long,     batchSize : Int,     modelParameters : AnalyticsRequest.ModelParameters ) : ModelTrainResultResponse {     val pivot = dateEnd.minusDays(evalPivotPoint)     var currentBatchOffset = 0     var i = 0      val modelParams = createModelParams(modelParameters)     val regressor = xgBoostRegressor(modelParams)      var model: PredictionModel<Vector, XGBoostRegressionModel>? = null     var predictions: Dataset<Row>? = null      var tdf: Dataset<Row>?     do {         log.info(\"Iteration {}: currentOffset {}\", i, currentBatchOffset)         tdf = dataReaderService.getDatasetWithLabel(             ticker, taskNumber, dateStart, pivot, offset, currentBatchOffset, batchSize         )         if (tdf.isEmpty) break          model = regressor.fit(tdf)         combinedDataRepository.saveData(tdf.selectExpr(*allColumns), ticker, taskNumber)          currentBatchOffset += batchSize         i++     } while (tdf?.isEmpty == false)      val edf = dataReaderService.getDatasetWithLabel(         ticker, taskNumber, pivot, dateEnd, offset, 0, 100).selectExpr(*allColumns)     if (model != null) {         predictions = model.transform(edf)     }     combinedDataRepository.saveData(edf.selectExpr(*allColumns), ticker, taskNumber)     modelService.saveModel(model!!, taskNumber, modelParameters)      val result = predictions!!.withColumn(\"error\", col(\"prediction\").minus(col(labelName)))     return ModelTrainResultResponse(ModelTrainResult.listFromDataset(result.selectExpr(*resultExp))) }<\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
          \u043c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e:<\/p>\n
          \nincrementTrainModel webflux<\/summary>\n
          \n
          fun incrementTrainModel(         ticker: String,         taskNumber: UUID,         dateStart: LocalDate,         dateEnd: LocalDate,         evalPivotPoint: Long,         offset: Long,         batchSize: Int,         modelParameters: AnalyticsRequest.ModelParameters     ): Mono<ModelTrainResultResponse> {         val pivot = dateEnd.minusDays(evalPivotPoint)         var currentBatchOffset = 0         var i = 0          val modelParams = createModelParams(modelParameters)         val regressor = xgBoostRegressor(modelParams)          var model: PredictionModel<Vector, XGBoostRegressionModel>? = null         var tdf: Dataset<Row>? = null          return Mono.defer {             dataReaderService.getDatasetWithLabel(                 ticker, taskNumber, dateStart, pivot, offset, currentBatchOffset, batchSize             )         }             .map { dataset ->                 tdf = dataset                 log.info(\"Iteration {}: currentOffset {}\", i, currentBatchOffset)                 if (tdf?.isEmpty == true) {                     log.warn(                         \"tdf is empty, no more data for learning, Iteration {}: currentOffset {}\",                         i, currentBatchOffset                     )                     Mono.empty()                 } else {                     model = regressor.fit(tdf)                     log.info(\"model trained, Iteration {}: currentOffset {}\", i, currentBatchOffset)                     currentBatchOffset += batchSize                     i++                     combinedDataRepository.saveData(tdf!!.selectExpr(*allColumns), ticker, taskNumber)                         .thenReturn(currentBatchOffset + batchSize)                 }             }             .repeat { tdf?.isEmpty == false }             .then(dataReaderService                 .getDatasetWithLabel(ticker, taskNumber, pivot, dateEnd, offset, 0, 100)                 .flatMap { edf ->                     log.info(\"Got edf\")                     combinedDataRepository.saveData(edf.selectExpr(*allColumns), ticker, taskNumber)                         .then(modelService.saveModel(model!!, taskNumber, modelParameters))                         .thenReturn(model!!.transform(edf))                 }.map { predictions ->                     log.info(\"Predictions stage\")                     val result = predictions?.withColumn(                         \"error\", col(\"prediction\")                             .minus(col(labelName))                     )                     ModelTrainResultResponse(ModelTrainResult.listFromDataset(result!!.selectExpr(*resultExp)))                 })             .doOnError { exception ->                 log.error(\"Error while increment learning; taskNumber = {}\", taskNumber, exception)                 ModelTrainResultResponse()             }     }<\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
          \u0412 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 \u043e\u0442 Java, \u043b\u044f\u043c\u0431\u0434\u0430-\u0432\u044b\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 Kotlin \u043d\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0442 \u043e\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u043d\u0438 \u0431\u044b\u043b\u0438 effectively final, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 currentBatchOffset<\/code>, i, model \u0438 tdf \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0445\u043e\u0434\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0442\u0440\u0438\u043c\u0430.<\/p>\n
          \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 \u043e\u0431\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 Mono.defer()<\/code>. \u041e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0430 \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0442\u043a\u043b\u0430\u0434\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 Mono. \u0410 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c .repeat() \u0434\u043e \u0442\u0435\u0445 \u043f\u043e\u0440, \u043f\u043e\u043a\u0430 \u043d\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0441\u044f \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u0435 tdf?.isEmpty == false<\/code>.<\/p>\n
          \u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u043d\u043e\u0439 tdf \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0443\u0441\u0442\u044b\u043c, \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0441\u044f \u043b\u043e\u0433\u0438\u043a\u0430 \u0432 then<\/code>: \u0438\u0437 \u043a\u0430\u0441\u0441\u0430\u043d\u0434\u0440\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 edf, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0435 \u0441\u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0442\u0430\u043a \u0436\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u0438\u043a\u0442\u044b \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c. \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0438\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430. \u0412 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 \u0432\u0435\u0440\u043d\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0443\u0441\u0442\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430.<\/p>\n
          \u041d\u0435 \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430, \u043d\u043e \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0441\u043e\u0439\u0434\u0435\u0442.<\/p>\n
          \u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0432 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0442\u043a\u0435 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f<\/a>.<\/p>\n
          \u0421\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0439<\/h2>\n
          \u041a\u0430\u043a \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e, \u0440\u0435\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0441\u0442\u0435\u043a \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0442 \u0441\u0435\u0440\u0432\u043b\u0435\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0438 \u0442\u043e\u0439 \u0436\u0435 \u043b\u043e\u0433\u0438\u043a\u0438 \u0437\u0430\u0447\u0430\u0441\u0442\u0443\u044e \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432. \u0412 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f\u0445 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430.<\/p>\n
          \u0422\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u043b\u043e \u043f\u043e \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0438\u043a\u0435: <\/p>\n
            \n
          1. \n
            \u0421\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441 \u043f\u043e\u0434\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 Docker-\u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u0439\u043d\u0435\u0440\u0435 \u0441 4 CPU \u0438 4 Gb \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 Spark Executor (v. 3.3.2, JDK 17), \u0442\u0430\u043a \u0436\u0435 \u0432 Docker \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u0439\u043d\u0435\u0440\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a Standalone-\u043c\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0443 Spark \u0432 \u0432\u0438\u0440\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u0435. \u0412\u0441\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u0435 \u043f\u043e\u0434 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c Windows 10 Pro, \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 GPU NVidia 4090.<\/p>\n<\/li>\n
          2. \n
            \u0412 \u0442\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 10 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432: \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (POST \/analytics — \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u043a\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u201c1 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u201d), \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0438\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 (GET \/analytics — \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u043a\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u201c2 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u201d) \u0438 \u0438\u043d\u043a\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f (POST \/analytics\/increment — \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u043a\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u201c3 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u201d) \u0441 batch_size = 50 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0435\u0439, \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f 12 \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043d\u0430\u0434 6 \u0441\u043e\u0442\u043d\u044f\u043c\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0435\u0439 \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430\u0445 Cassandra. \u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0446\u0438\u043a\u043b \u043d\u0430 \u201c\u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0435\u0442\u043e\u043c\u201d \u0434\u0440\u0430\u0439\u0432\u0435\u0440\u0435 (\u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435), \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0434\u0432\u0430 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430 \u043f\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0443 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0430 \u201c\u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0435\u0442\u043e\u043c \u0434\u0440\u0430\u0439\u0432\u0435\u0440\u0435\u201d \u0438 \u0432 \u0447\u0435\u0442\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u043c \u0446\u0438\u043a\u043b\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e 1, 2, 3 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b.<\/p>\n<\/li>\n
          3. \n
            Driver \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0435 Spark Cluster, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0434\u043d\u0430 Spark Session \u043d\u0430 \u0432\u0441\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f;<\/p>\n<\/li>\n
          4. \n
            \u0418\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 JVM \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435: \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u043a\u0443\u0447\u0438 512 \u041c\u0431, \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u043d\u0435 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d, GC \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e (G1).<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n
            \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432:<\/p>\n
            \n
            \n\n\n\n\n\n
            \n
            \n<\/td>\n
            		\n
            \u041c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 CPU<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            \u0421\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 CPU<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            \u041c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438, Gb<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            \u0421\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438, Gb<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e Stop the world \u0437\u0430 10 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0442<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n
            \n
            Spring Web<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            3,4<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            1,5<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            4<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            2<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            4<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n
            \n
            Spring Webflux<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            3,4<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            1,1<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            1<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            0,5<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            0<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n
            \u0421 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0435\u0440\u0432\u043b\u0435\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0442\u0435\u043a\u0430 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c 4 stop the world \u043e\u0442 G1 GC, \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043e\u0434\u0438\u043d \u0440\u0430\u0437 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u043c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0438\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0438\u0437 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0441\u0442\u0430\u043b\u0430 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0430.<\/p>\n
            \u041d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435 \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 \u0440\u0430\u0441\u0442\u0435\u0442 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u043e \u0434\u043e \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0441\u0432\u043e\u0431\u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0435\u0441\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0443\u0447\u0438 \u0443\u0436\u0435 \u043d\u0435\u0442 \u0438 \u0435\u0435 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0447\u0438\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c.<\/p>\n
            \"\u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a<\/p>\n
            \u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 Web \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 JVM -Xms512m<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
            \u0423 \u0440\u0435\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u0430: \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0445 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 ~0.5 \u0413\u0431 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438. \u041f\u043e \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e CPU \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0430 \u043d\u0435 \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0430\u044f.<\/p>\n
            \"\u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a<\/p>\n
            \u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 WebFlux \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 JVM -Xms512m<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
            \u0421\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432:<\/p>\n
            \"\u0421\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f<\/p>\n
            \u0421\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 Web \u0438 WebFlux \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 JVM -Xms512m<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
            \u0422\u043e\u043f-5 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432 \u043f\u043e \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438:  <\/p>\n
            <\/figure>\n
            \u0423\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0435\u0441\u044c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u043e\u043a\u043e\u043b\u043e 55 \u041c\u0431, \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c \u0430\u043b\u043b\u043e\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b. \u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0441\u0442\u0435\u043a\u0442\u0440\u0435\u0439\u0441\u043e\u0432 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0432 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u043c \u0438 \u043f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u043e\u0439 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f Spark \u0438 Rapids, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0441\u0442\u0440\u043e\u044f\u0442 \u043f\u043b\u0430\u043d \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432, \u043e\u0431\u043c\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0411\u0414, \u044d\u043a\u0437\u0435\u043a\u0443\u0442\u043e\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u0434\u0440\u0430\u0439\u0432\u0435\u0440\u043e\u043c, \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u0432 GPU \u0438 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0438\u0437 \u043d\u0435\u0433\u043e. \u041f\u043e\u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043d\u0430 \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438, \u043c\u043e\u0433\u0443 \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0448\u0442\u0430\u0442\u043d\u043e\u0435 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u0432 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0438 \u043d\u0430\u0434\u043e \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u044d\u0442\u0438\u043c \u0436\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0441\u0435\u0440\u0432\u043b\u0435\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0442\u0435\u043a\u0430.<\/p>\n
            \u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043f\u044b\u0442\u043a\u0438 \u0436\u0438\u0442\u044c \u0441 \u044d\u0442\u0438\u043c \u0432 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u043b\u0438 \u043a \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044e \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 JVM \u0434\u043b\u044f \u0441\u0435\u0440\u0432\u043b\u0435\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0442\u0435\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435: -Xms512m -Xmx3g -XX:GCTimeRatio=19 (\u0436\u0435\u0441\u0442\u043a\u043e\u0435 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u0434\u043e 5% \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u043d\u0430 \u0441\u0431\u043e\u0440\u043a\u0443 \u043c\u0443\u0441\u043e\u0440\u0430 — (1 \/ (1+19))) -XX:+UseZGC. \u0423\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0440\u0435\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0441\u0442\u0435\u043a\u0443 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u043c 512 \u041c\u0431 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438, \u0438 \u0447\u0442\u043e Z GC \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438, \u0447\u0435\u043c G1 GC, \u043f\u043b\u0430\u043d\u043a\u0430 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 \u043a\u0443\u0447\u0438 \u0441\u043d\u0438\u0437\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u0434\u043e 3 \u0413\u0431. <\/p>\n
            \"\u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a<\/p>\n
            \u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 Web \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 JVM -Xms512m -Xmx3g -XX:GCTimeRatio=19 -XX:+UseZGC<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
            \u041f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 CPU \u043d\u0435\u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u043d\u0438\u0437\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c, \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0445\u043e\u0436\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438, \u043d\u043e stop the world \u0443\u0436\u0435 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0444\u0438\u043a\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e. \u0421\u0443\u0434\u044f \u043f\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0443, \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 POST \/analytics \u0438 GET \/analytics \u043a\u0443\u0447\u0430 \u043e\u0447\u0438\u0449\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u043d\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 POST \/analytics\/increment \u043a\u0443\u0447\u0430 \u043e\u0447\u0438\u0449\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043a \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u0443 \u043f\u0440\u0438\u0431\u043b\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a \u0441\u0432\u043e\u0435\u043c\u0443 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0443. \u041b\u043e\u0433\u0438\u043a\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043c\u043e\u0433\u043b\u0430 \u0431\u044b \u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043a \u0443\u0442\u0435\u0447\u043a\u0435 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438, \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442, \u043f\u0440\u0438\u0447\u0438\u043d\u0430 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435 \u0432\u044b\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439. <\/p>\n
            \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043f\u0435\u0440\u0435\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f GC \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432:<\/p>\n
            \n
            \n\n\n\n\n\n
            \n
            \n<\/td>\n
            		\n
            \u041c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 CPU<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            \u0421\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 CPU<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            \u041c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438, Gb<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            \u0421\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438, Gb<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e Stop the world<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n
            \n
            Spring Web<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            3,4<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            1,5<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            3<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            1,5<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            0<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n
            \n
            Spring Webflux<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            3,4<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            1,1<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            1<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            0,5<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            0<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n
            \u0438 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432:<\/p>\n
            \"\u0421\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f<\/p>\n
            \u0421\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 Web \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 JVM -Xms512m -Xmx3g -XX:GCTimeRatio=19 -XX:+UseZGC \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e WebFlux \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 G1 GC \u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 JVM -Xms512m<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
            \u0421\u0442\u0430\u043b\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f G1 GC \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u043a\u0443\u0447\u0438 \u043a\u0430\u043a \u0434\u043b\u044f Z GC \u0438 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c \u0436\u0435\u0441\u0442\u043a\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0441\u0431\u043e\u0440\u043a\u0443 \u043c\u0443\u0441\u043e\u0440\u0430. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u044c \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u0430\u043a \u0438 \u0440\u0430\u043d\u044c\u0448\u0435, \u043d\u043e stop the world \u0441\u0442\u0430\u043b\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u043e\u0439 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435, \u0438, \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e, \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u043d\u0430 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435. \u041f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u043d\u0430 \u0442\u043e\u043c \u0436\u0435 \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435:<\/p>\n
            \"\u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a<\/p>\n
            \u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 Web \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 JVM -Xms512m -Xmx3g -XX:GCTimeRatio=19 -XX:+UseG1GC<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
            \n
            \n\n\n\n\n\n
            \n
            \n<\/td>\n
            		\n
            \u041c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 CPU<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            \u0421\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 CPU<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            \u041c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438, Gb<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            \u0421\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438, Gb<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e Stop the world<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n
            \n
            Spring Web<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            3,4<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            1,5<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            3<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            1,5<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            6<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n
            \n
            Spring Webflux<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            3,4<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            1,1<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            1<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            0,5<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            0<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n
            \u0421\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 \u0432\u043e\u0437\u0440\u043e\u0441\u043b\u0430, \u043d\u043e \u043d\u0435 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e.<\/p>\n
            \"\u0421\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f<\/p>\n
            \u0421\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 Web \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 JVM -Xms512m -Xmx3g -XX:GCTimeRatio=19 -XX:+UseG1GC \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e WebFlux \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 G1 GC \u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 JVM -Xms512m<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
            \u0422\u0430\u043a \u0436\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u043b \u0432 \u0441\u0435\u0440\u0432\u043b\u0435\u0442\u043d\u043e\u043c \u0441\u0442\u0435\u043a\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c Parallel GC \u0441 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 -Xms512m -Xmx4g -XX:GCTimeRatio=19 -XX:+UseParallelGC. \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0441\u0430\u043c\u044b\u0435 \u0445\u0443\u0434\u0448\u0438\u0435, \u0437\u0430 10 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0442 \u0443\u0434\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u0430\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e 2 \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 \u0434\u0432\u0430 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u043b\u0438\u0441\u044c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u0437\u0430 \u0442\u043e \u0436\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0431\u0435\u0437 \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0442\u043e \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0438\u043d\u043a\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u043b\u0441\u044f \u0432 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0440\u0430\u0437 3\u043c\u0438\u043d 32\u0441, \u0447\u0442\u043e \u0445\u0443\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u043d\u0430 1,5 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0442\u044b \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430 \u0441\u0435\u0440\u0432\u043b\u0435\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0442\u0435\u043a\u0430, \u0430 \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043f\u043e\u0434\u0432\u0438\u0441 \u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u043b\u0441\u044f 8\u043c\u0438\u043d 10\u0441. \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430\u0445 \u043d\u0435 \u0444\u0438\u043a\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b.<\/p>\n
            \"\u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a<\/p>\n
            \u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 Web \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 Pasrallel GC<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
            \u041d\u0430\u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u043a \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u043b \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 JVM -Xms512m -Xmx3g -XX:GCTimeRatio=19 -XX:+UseZGC \u043a \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 WebFlux, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c \u043d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0439 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043f\u043e \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 \u0438 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432. \u0421\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u0441 \u0434\u0435\u0444\u043e\u043b\u0442\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0438 G1 GC \u0438 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u0441 \u043a\u0430\u0441\u0442\u043e\u043c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 JVM \u0441 Z GC \u043d\u0438\u0436\u0435.<\/p>\n
            \u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432:<\/p>\n
            \"\u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a<\/p>\n
            \u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 WebFlux \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 JVM -Xms512m -Xmx3g -XX:GCTimeRatio=19 -XX:+UseZGC<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
            \u0422\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432:<\/p>\n
            \n
            \n\n\n\n\n\n
            \n
            \n<\/td>\n
            		\n
            \u041c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 CPU<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            \u0421\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 CPU<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            \u041c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438, Gb<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            \u0421\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438, Gb<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e Stop the world<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n
            \n
            Spring Webflux G1 GC<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            3,4<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            1,1<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            1<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            0,5<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            0<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n
            \n
            Spring Webflux Z GC<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            3,4<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            1,4<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            2,84<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            1,5<\/p>\n<\/td>\n
            		\n
            0<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n
            \u0422\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432:  <\/p>\n
            \"\u0421\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f<\/p>\n
            \u0421\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 WebFlux \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 JVM -Xms512m -Xmx3g -XX:GCTimeRatio=19 -XX:+UseZGC \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e WebFlux \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 G1 GC \u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 JVM -Xms512m<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
            \u0418\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b \u0441\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c\u0438 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 JVM \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u043d\u0438\u0436\u0435. \u0417\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0443 \u0432\u0437\u044f\u0442\u044b \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f WebFlux \u043d\u0430 G1 GC \u0441 \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u043c JVM \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0445\u0438\u043f\u0430 512m.<\/p>\n
            \"\u0421\u0432\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435<\/p>\n
            \u0421\u0432\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b \u043f\u043e \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
            \"\u0421\u0432\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435<\/p>\n
            \u0421\u0432\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432<\/figcaption><\/div>\n<\/figure>\n
            \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434<\/h2>\n
            \u041f\u043e\u0434\u0432\u043e\u0434\u044f \u0447\u0435\u0440\u0442\u0443 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044f \u0442\u0440\u0435\u0442\u044c\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u043c\u0443 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 Java \u0438 Kotlin, \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0448\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f — \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u0443\u044e \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0443 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e, \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435\u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u0445, \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439, \u043d\u043e \u0434\u043e\u0431\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e, \u0431\u044b\u043b\u043e \u0431\u044b \u0436\u0435\u043b\u0430\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n
            \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0442\u0430\u043a \u0441\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 ML \u043d\u0430 JVM \u0441\u0442\u0435\u043a\u0435 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0439, \u0443\u0447\u0438\u0442\u0435 Python \u0438 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u0439\u0442\u0435\u0441\u044c \u0444\u0438\u0433\u043d\u0435\u0439, \u0430 \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0430\u043b\u044c\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u0443\u044e \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0443<\/s> \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043e\u043c \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 Kotlin \u0438 Spring Webflux (\u043a\u0430\u043a \u0430\u043b\u044c\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u0430 — Web \u0441 Z GC), \u0438, \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e, Apache Spark. \u041f\u043e \u043e\u043a\u043e\u043d\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442 \u043d\u0430\u0434 \u043b\u044e\u0431\u044b\u043c \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0449\u0438\u043a\u043e\u043c, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0441 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u043f\u0440\u0438 \u0434\u0435\u0444\u043e\u043b\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u0445 JVM \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439.<\/p>\n
            \u0414\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 — \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043b\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0441 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432? \u0411\u0435\u0437 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u0430\u043b\u044c\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0435 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, Python + Dask) \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u044f \u0437\u0430\u0442\u0440\u0443\u0434\u043d\u044f\u044e\u0441\u044c. \u0412\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u0432 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u043c \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u044e \u043f\u043e\u0434\u043d\u044f\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a\u0443\u044e \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0443 \u0438 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0430\u043b\u044c\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u0443\u044e \u043b\u043e\u0433\u0438\u043a\u0443 \u043d\u0430 \u043f\u0438\u0442\u043e\u043d\u0435, \u0442\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441 \u0447\u0435\u043c \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0442\u044c \u0438 \u043e \u0447\u0435\u043c \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043e\u0447\u0435\u0440\u0435\u0434\u043d\u0443\u044e \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e.<\/p>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
            <\/div>\n

             \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438  https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/752702\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
            <\/div>\n
            \n
            \n
            \n
            \n
            \u042d\u0442\u043e \u0442\u0440\u0435\u0442\u044c\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043f\u043e \u0442\u0435\u043c\u0435 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 GPU \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c Java, Kotlin, Spring \u0438 Spark. \u0421\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439:<\/p>\n
              \n
            1. \n
              \u0412\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f Java ML \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e \u0441\u043e Spring, Docker, Spark, Rapids, CUDA<\/a><\/p>\n<\/li>\n
            2. \n
              \u041c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u0430\u044f Big Data \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u0432 Kubernetes \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c Spark \u0438 Cassandra<\/a><\/p>\n<\/li>\n
            3. \n
              \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 Kotlin \u0438 WebFlux \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 ML \u0432 Apache Spark \u043d\u0430 GPU<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n
              \u041e \u0447\u0435\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f<\/h2>\n
              \u0412 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f Spark Driver \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0441\u044f \u0441\u0435\u0440\u0432\u043b\u0435\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0441\u0442\u0435\u043a Spring (Boot 2.7.11) \u0438 JDK 8. <\/p>\n
              \u041d\u0430 \u0434\u0432\u043e\u0440\u0435 \u0432\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e\u043b\u043e\u0432\u0438\u043d\u0430 2023 \u0433\u043e\u0434\u0430, \u0443 \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0445 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0435 \u0443\u0436\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f Boot 3+ (\u0430 \u0442\u043e \u0438 3.1+), \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0432\u044b\u0439\u0442\u0438 \u043d\u043e\u0432\u0430\u044f LTS \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f Java, \u0438, \u043c\u044f\u0433\u043a\u043e \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f, Boot 2+ \u0438 JDK8 \u0443\u0441\u0442\u0430\u0440\u0435\u043b\u0438. \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u043e\u043d\u0438 \u043d\u0430\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u043e, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 GPU \u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0435 Spark \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c\u044e \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430 GPU NVidia Rapids<\/a>. \u041f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0430 JDK 17 \u043f\u043e\u044f\u0432\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432 \u0440\u0435\u043b\u0438\u0437\u0435 v23.06.0 \u043e\u0442 27.06.23, \u0441 \u0435\u0435 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043e\u043c \u043f\u043e\u044f\u0432\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0442\u0438 \u043d\u0430 \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e LTS \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044e Java, \u0430 \u0441 \u043d\u0435\u0439 — \u043d\u0430 Spring Boot 3+.<\/p>\n
              \u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043e\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u0438\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441 Boot 2 \u0438 JDK 8 \u0414\u043e Boot 3 \u0438 JDK 17, \u0441\u043e Spring Web \u043d\u0430 Spring WebFlux, \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435 \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f Web \u0438 WebFlux \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u043f\u043e \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e \u0430\u043f\u043f\u0430\u0440\u0430\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 \u0438 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n
              JDK8, Spring boot 2.7.11 \u2192 JDK17, Spring Boot 3.1.1<\/h2>\n
              \u0414\u043b\u044f \u043c\u0438\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u043d\u044f\u0442\u044c \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 Rapids \u0434\u043e 23.06.0, JDK \u0434\u043e 17, Spring Boot \u0434\u043e 3.1.1. \u041d\u044e\u0430\u043d\u0441\u043e\u0432 \u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a \u0443\u0436 \u0438 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e:<\/p>\n
                \n
              1. \n
                \u041a\u043e\u043d\u0444\u043b\u0438\u043a\u0442 \u043b\u043e\u0433\u0435\u0440\u043e\u0432 Slf4j \u0438 Log4j \u043f\u0440\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 Spark: \u0438\u0437 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 spring boot starter web \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u043c spring boot starter logging:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n
                \npom.xml<\/summary>\n
                \n
                <dependency>     <groupId>org.springframework.boot<\/groupId>     <artifactId>spring-boot-starter-web<\/artifactId>     <version>${spring.boot.version}<\/version>     <exclusions>         <exclusion>             <groupId>org.springframework.boot<\/groupId>             <artifactId>spring-boot-starter-logging<\/artifactId>         <\/exclusion>         <exclusion>             <groupId>org.springframework.boot<\/groupId>             <artifactId>spring-boot-starter-tomcat<\/artifactId>         <\/exclusion>     <\/exclusions> <\/dependency><\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
                  \n
                1. \n
                  \u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0442\u044c Spark Driver \u043d\u0430 JDK 17 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0441\u043e \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 (\u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f Dockerfile):<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n
                  \nApplication Dockerfile<\/summary>\n
                  \n
                  ENV JAVA_OPTS='--add-opens=java.base\/java.lang=ALL-UNNAMED \\                --add-opens=java.base\/java.lang.invoke=ALL-UNNAMED \\                --add-opens=java.base\/java.lang.reflect=ALL-UNNAMED \\                --add-opens=java.base\/java.io=ALL-UNNAMED \\                --add-opens=java.base\/java.net=ALL-UNNAMED \\                --add-opens=java.base\/java.nio=ALL-UNNAMED \\                --add-opens=java.base\/java.util=ALL-UNNAMED \\                --add-opens=java.base\/java.util.concurrent=ALL-UNNAMED \\                --add-opens=java.base\/java.util.concurrent.atomic=ALL-UNNAMED \\                --add-opens=java.base\/sun.nio.ch=ALL-UNNAMED \\                --add-opens=java.base\/sun.nio.cs=ALL-UNNAMED \\                --add-opens=java.base\/sun.security.action=ALL-UNNAMED \\                --add-opens=java.base\/sun.util.calendar=ALL-UNNAMED \\                --add-opens=java.security.jgss\/sun.security.krb5=ALL-UNNAMED'<\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
                    \n
                  1. \n
                    \u0412 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0438 \u0441 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u043e\u043c \u043d\u0430 Hibernate 6, \u043f\u0440\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 JSOB \u0438 BYTEA \u043f\u043e\u043b\u0435\u0439 \u0432 \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u0445 Postgres \u043f\u0440\u0438\u0434\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u0440\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c Entity:<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n
                    <\/figure>\n
                    \u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0432\u0448\u0438\u0439\u0441\u044f \u0440\u0430\u043d\u0435\u0435 CustomPostgresDialect \u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u043c \u0438 \u0435\u0433\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0434\u0430\u043b\u0438\u0442\u044c, \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u0432 \u043d\u0430 org.hibernate.dialect.PostgreSQLDialect<\/code>:<\/p>\n
                    \napplication.yml<\/summary>\n
                    \n
                    spring:   ...   jpa:     database-platform: com.mlwebservice.config.CustomPostgresDialect  # <== delete     database-platform: org.hibernate.dialect.PostgreSQLDialect        # <== add<\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
                    \n\u0420\u0430\u043d\u0435\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0432\u0448\u0438\u0439\u0441\u044f CustomPostgresDialect<\/summary>\n
                    \n
                    package com.mlwebservice.config  import com.vladmihalcea.hibernate.type.array.IntArrayType import com.vladmihalcea.hibernate.type.array.StringArrayType import com.vladmihalcea.hibernate.type.json.JsonBinaryType import com.vladmihalcea.hibernate.type.json.JsonNodeBinaryType import com.vladmihalcea.hibernate.type.json.JsonNodeStringType import com.vladmihalcea.hibernate.type.json.JsonStringType import org.hibernate.dialect.PostgreSQL10Dialect import java.sql.Types  class CustomPostgresDialect : PostgreSQL10Dialect() {     init {         registerHibernateType(Types.OTHER, StringArrayType::class.qualifiedName)         registerHibernateType(Types.OTHER, IntArrayType::class.qualifiedName)         registerHibernateType(Types.OTHER, JsonStringType::class.qualifiedName)         registerHibernateType(Types.OTHER, JsonBinaryType::class.qualifiedName)         registerHibernateType(Types.OTHER, JsonNodeBinaryType::class.qualifiedName)         registerHibernateType(Types.OTHER, JsonNodeStringType::class.qualifiedName)     } }<\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
                    \u041d\u0435 \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u044f \u0434\u043e\u043a\u0435\u0440\u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432 \u0438 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439 \u043f\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e \u043d\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 jar’\u043d\u0438\u043a\u0430 Rapids \u0432 \u0434\u0438\u0440\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u044e \u0441 jar-\u0444\u0430\u0439\u043b\u0430\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u043a\u0438 \u0432 Spark executors \u0438 \u0432 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437 executor\u2019\u0430, \u044d\u0442\u043e \u0432\u0441\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c. \u0410\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432\u0437\u044f\u0442\u044c \u0432 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0432\u0435\u0442\u043a\u0435 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f<\/a>.<\/p>\n
                    \u041d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u0431\u044b \u0438 \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u0447\u0438\u0442\u044c, \u043d\u043e \u043b\u044e\u0431\u043e\u043f\u044b\u0442\u0441\u0442\u0432\u043e \u0432\u0435\u0434\u044c \u0431\u0435\u0440\u0435\u0442 \u0441\u0432\u043e\u0435, \u0438 \u043f\u043e\u044f\u0432\u0438\u043b\u0441\u044f \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 — \u0430 \u0437\u0430\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043b\u0438 \u043d\u0430 \u0440\u0435\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u043c \u0441\u0442\u0435\u043a\u0435, \u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043b\u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442?<\/p>\n
                    \u0421\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c ML \u0440\u0435\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u043c: Spring Web \u2192 Spring WebFlux <\/h2>\n
                    \u0417\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438<\/h3>\n
                    \u0418\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0438 \u0442\u0430\u043a\u043e\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0435 \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435, \u043d\u043e \u0442\u0430\u043a \u0436\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u044e\u0430\u043d\u0441\u044b \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044f\u043c\u0438. \u0422\u0430\u043a, Netty, \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0439 \u0434\u043b\u044f Project Reactor (WebFlux) \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0430\u043c\u0438\u043c Spark \u0438 \u0434\u0440\u0430\u0439\u0432\u0435\u0440\u043e\u043c Cassandra, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0438\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043a\u043e\u043d\u0444\u043b\u0438\u043a\u0442\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438. \u0420\u0435\u0448\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0443\u0442\u0435\u043c \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0442\u0440\u0435\u0445 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0432 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0435 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0430 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439:<\/p>\n
                    \npom.xml: \u0417\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 Netty<\/summary>\n
                    \n
                    <dependencies>     <!-- Netty -->     <dependency>         <groupId>io.netty<\/groupId>         <artifactId>netty-all<\/artifactId>         <version>4.1.74.Final<\/version>     <\/dependency>     <dependency>         <groupId>io.netty<\/groupId>         <artifactId>netty-codec-http<\/artifactId>         <version>4.1.74.Final<\/version>     <\/dependency>     <dependency>         <groupId>io.netty<\/groupId>         <artifactId>netty-resolver-dns<\/artifactId>         <version>4.1.74.Final<\/version>     <\/dependency>      <!-- Spring -->     <dependency>         <groupId>org.springframework.boot<\/groupId>         <artifactId>spring-boot-starter-webflux<\/artifactId>         <version>${spring.boot.version}<\/version>         <exclusions>             <exclusion>                 <artifactId>log4j-to-slf4j<\/artifactId>                 <groupId>org.apache.logging.log4j<\/groupId>             <\/exclusion>         <\/exclusions>     <\/dependency>     ... <\/dependencies><\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
                    Spring Data \u0442\u043e\u0436\u0435 \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0440\u0435\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u0443\u044e \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044e:<\/p>\n
                    \npom.xml: R2DBC \u0438 Spring Data Cassandra Reactive<\/summary>\n
                    \n
                    <dependency>     <groupId>org.springframework.boot<\/groupId>     <artifactId>spring-boot-starter-data-cassandra-reactive<\/artifactId>     <version>${spring.boot.version}<\/version> <\/dependency> <dependency>     <groupId>org.springframework.boot<\/groupId>     <artifactId>spring-boot-starter-data-r2dbc<\/artifactId>     <version>${spring.boot.version}<\/version> <\/dependency> <dependency>     <groupId>io.r2dbc<\/groupId>     <artifactId>r2dbc-postgresql<\/artifactId>     <version>0.8.13.RELEASE<\/version> <\/dependency><\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
                    \u0418 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b Kotlin \u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0435 WebFlux:<\/p>\n
                    \npom.xml: Kotlin dependencies<\/summary>\n
                    \n
                    <dependency>     <groupId>org.jetbrains.kotlin<\/groupId>     <artifactId>kotlin-stdlib<\/artifactId>     <version>${kotlin.version}<\/version> <\/dependency> <dependency>     <groupId>org.jetbrains.kotlin<\/groupId>     <artifactId>kotlin-reflect<\/artifactId>     <version>${kotlin.version}<\/version>     <scope>runtime<\/scope> <\/dependency> <dependency>     <groupId>org.jetbrains.kotlinx<\/groupId>     <artifactId>kotlinx-coroutines-reactor<\/artifactId>     <version>1.7.2<\/version>     <scope>runtime<\/scope> <\/dependency> <dependency>     <groupId>io.projectreactor.kotlin<\/groupId>     <artifactId>reactor-kotlin-extensions<\/artifactId>     <version>1.2.2<\/version>     <scope>runtime<\/scope> <\/dependency><\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
                    \u041a\u0441\u0442\u0430\u0442\u0438, \u0441\u0430\u043c Kotlin \u0442\u043e\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043d\u044f\u043b \u0441 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 1.8.21 \u0434\u043e 1.9.0.<\/p>\n
                    \u0414\u043b\u044f \u043b\u043e\u0433\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f HTTP \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432-\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c Zalando Logbook:<\/p>\n
                    \npom.xml: Zalando Logbook<\/summary>\n
                    \n
                    <dependency>     <groupId>org.zalando<\/groupId>     <artifactId>logbook-spring-boot-autoconfigure<\/artifactId>     <version>3.2.0<\/version> <\/dependency> <dependency>     <groupId>org.zalando<\/groupId>     <artifactId>logbook-netty<\/artifactId>     <version>3.2.0<\/version> <\/dependency><\/code><\/pre>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n
                    \npom.xml (\u043f\u043e\u043b\u043d\u0430\u044f \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f WebFlux)<\/summary>\n
                    \n
                    <?xml version=\"1.0\" encoding=\"UTF-8\"?> <project xmlns=\"http:\/\/maven.apache.org\/POM\/4.0.0\"          xmlns:xsi=\"http:\/\/www.w3.org\/2001\/XMLSchema-instance\"          xsi:schemaLocation=\"http:\/\/maven.apache.org\/POM\/4.0.0 http:\/\/maven.apache.org\/xsd\/maven-4.0.0.xsd\">     <modelVersion>4.0.0<\/modelVersion>      <groupId>com.mlwebservice<\/groupId>     <artifactId>MLWebService<\/artifactId>     <version>1.0.0-SNAPSHOT<\/version>      <properties>         <java.version>17<\/java.version>         <spring.boot.version>3.1.1<\/spring.boot.version>         <scala.version>2.12<\/scala.version>         <spark.version>3.3.2<\/spark.version>         <lombok.version>1.18.24<\/lombok.version>         <org.mapstruct.version>1.4.2.Final<\/org.mapstruct.version>         <kotlin.version>1.9.0<\/kotlin.version>         <jackson.version>2.13.5<\/jackson.version>     <\/properties>      <distributionManagement>         <repository>             <id>XGBoost4J Snapshot Repo<\/id>             <name>XGBoost4J Snapshot Repo<\/name>             <url>https:\/\/s3-us-west-2.amazonaws.com\/xgboost-maven-repo\/snapshot\/<\/url>         <\/repository>     <\/distributionManagement>      <dependencies>         <!-- Netty -->         <dependency>             <groupId>io.netty<\/groupId>             <artifactId>netty-all<\/artifactId>             <version>4.1.74.Final<\/version>         <\/dependency>         <dependency>             <groupId>io.netty<\/groupId>             <artifactId>netty-codec-http<\/artifactId>             <version>4.1.74.Final<\/version>         <\/dependency>         <dependency>             <groupId>io.nett<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<\/details>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-351337","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/351337","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=351337"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/351337\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=351337"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=351337"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=351337"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}