# mpp Published articles for mpp. This is one page of public article previews, not the complete archive. Follow Next page to continue. Summaries are not the original full articles. ## Trino Summit 2022: Sessions, speakers, and event details DevFeed: [Trino Summit 2022: Sessions, speakers, and event details]() Original publisher: [Read original article]() Author: Brian Olsen, Dain Sundstrom Published: 2022-09-22T00:00:00Z Content type: news Language: en Sources: [Trino Blog]() Topics: [data lake](), [SQL](), [Open Source](), [autoscaling]() Tags: [architectures](), [autoscaling](), [conference](), [data-lake](), [event](), [lyft](), [mpp](), [routing](), [summit]() ### AI overview This article announces Trino Summit 2022, a free hybrid conference taking place on November 10th, and previews selected sessions and speakers. Topics include Trino's open source project, query federation, large-scale ETL at Lyft, autoscaling, and fault-tolerant execution. ### Source excerpt Commander Bun Bun is back and this year we have an exciting lineup of speakers. Topics range from architectures like data mesh and data lakehouse, to running Trino at scale with fault-tolerant execution, and query federation. This conference is free and takes place on November 10th. The summit is a hybrid event for in-person and virtual attendance. Find out more details below! ## Архитектурный шаблон MVI в Kotlin Multiplatform. Часть 3: тестирование DevFeed: [Архитектурный шаблон MVI в Kotlin Multiplatform. Часть 3: тестирование]() Original publisher: [Read original article]() Author: arkivanov (Badoo) Published: 2020-08-27T12:52:18Z Content type: tutorial Language: ru Sources: [Badoo EN](), [Badoo RU]() Topics: [Kotlin Multiplatform](), [Kotlin](), [multiplatform](), [Android](), [iOS]() Tags: [android](), [architecture](), [cross-platform](), [ios](), [kotlin](), [kotlin-multiplatform](), [mpp](), [multiplatform](), [mvi]() ### AI overview This concluding article in a series demonstrates unit and integration testing for a shared Kittens module in Kotlin Multiplatform applications. It discusses testing across supported platforms, including Android and iOS, and describes limitations such as the lack of mocking libraries for Kotlin/Native and Kotlin/JS. ### Source excerpt Эта статья является заключительной в серии о применении архитектурного шаблона MVI в Kotlin Multiplatform. В предыдущих двух частях (часть 1 и часть 2) мы вспомнили, что такое MVI, создали общий модуль Kittens для загрузки изображений котиков и интегрировали его в iOS- и Android-приложения. В этой части мы покроем модуль Kittens модульными и интеграционными тестами. Мы узнаем о текущих ограничениях тестирования в Kotlin Multiplatform, разберёмся, как их преодолеть и даже заставить работать в наших интересах. Обновлённый пример проекта доступен на нашем GitHub. ## Архитектурный шаблон MVI в Kotlin Multiplatform, часть 2 DevFeed: [Архитектурный шаблон MVI в Kotlin Multiplatform, часть 2]() Original publisher: [Read original article]() Author: arkivanov (Badoo) Published: 2020-07-09T13:24:17Z Content type: tutorial Language: ru Sources: [Badoo EN](), [Badoo RU]() Topics: [Kotlin Multiplatform](), [Kotlin](), [Android](), [iOS](), [SwiftUI]() Tags: [android](), [architecture](), [cross-platform](), [ios](), [kotlin](), [kotlin-multiplatform](), [mpp](), [multiplatform](), [mvi](), [swiftui]() ### AI overview The second article in a three-part series explains how to implement platform-specific parts of a Kotlin Multiplatform module and integrate it into iOS and Android applications. It uses expect/actual, SwiftUI for iOS, and Android Views for Android. ### Source excerpt Это вторая из трёх статей о применении архитектурного шаблона MVI в Kotlin Multiplatform. В первой статье мы вспомнили, что такое MVI, и применили его для написания общего для iOS и Android кода. Мы ввели простые абстракции, такие как Store и View, а также некоторые вспомогательные классы и использовали их для создания общего модуля. Задача этого модуля -- загружать ссылки на изображения из Сети и связывать бизнес-логику с пользовательским интерфейсом, представленным в виде Kotlin-интерфейса, который должен быть реализован нативно на каждой платформе. Именно этим мы и займёмся в этой статье. Мы будем реализовывать специфичные для платформы части общего модуля и интегрировать их в iOS- и Android-приложения. Как и прежде, я предполагаю, что читатель уже имеет базовые знания о Kotlin Multiplatform, поэтому не буду рассказывать о конфигурациях проектов и других вещах, не связанных с MVI в Kotlin Multiplatform. Обновлённый пример проекта доступен на нашем GitHub. Читать дальше -> ## \[Перевод\] Архитектурный шаблон MVI в Kotlin Multiplatform, часть 1 DevFeed: [\[Перевод\] Архитектурный шаблон MVI в Kotlin Multiplatform, часть 1]() Original publisher: [Read original article]() Author: arkivanov (Badoo) Published: 2020-05-14T14:01:02Z Content type: tutorial Language: ru Sources: [Badoo EN](), [Badoo RU]() Topics: [Kotlin Multiplatform](), [multiplatform](), [Kotlin](), [Android](), [iOS]() Tags: [android](), [architecture](), [concurrency](), [cross-platform](), [immutability](), [ios](), [kotlin](), [kotlin-multiplatform](), [kotlin-native](), [model-view-intent](), [mpp](), [multiplatform](), [mvi](), [mvvm](), [reactive]() ### AI overview This first article in a three-part series describes using the MVI architectural pattern with Kotlin Multiplatform. It introduces a shared module intended for integration with iOS and Android applications and discusses related testing topics. The author argues that MVI is a better fit for Kotlin Multiplatform than MVVM or an added clean-architecture layer, while noting that the article does not teach Kotlin Multiplatform fundamentals or project setup. ### Source excerpt Около года назад я заинтересовался новой технологией Kotlin Multiplatform. Она позволяет писать общий код и компилировать его под разные платформы, имея при этом доступ к их API. С тех пор я активно экспериментирую в этой области и продвигаю этот инструмент в нашей компании. Одним из результатов, например, является наша библиотека Reaktive -- Reactive Extensions для Kotlin Multiplatform. В приложениях Badoo и Bumble для разработки под Android мы используем архитектурный шаблон MVI (подробнее о нашей архитектуре читайте в статье Zsolt Kocsi: "Современная MVI-архитектура на базе Kotlin"). Работая над различными проектами, я стал большим поклонником этого подхода. Конечно, я не мог упустить возможность попробовать MVI и в Kotlin Multiplatform. Тем более случай был подходящий: нам нужно было написать примеры для библиотеки Reaktive. После этих моих экспериментов я был вдохновлён MVI ещё больше. Я всегда обращаю внимание на то, как разработчики используют Kotlin Multiplatform и как они выстраивают архитектуру подобных проектов. По моим наблюдениям, среднестатистический разработчик Kotlin Multiplatform -- это на самом деле Android-разработчик, который в своей работе использует шаблон MVVM просто потому, что так привык. Некоторые дополнительно применяют "чистую архитектуру". Однако, на мой взгляд, для Kotlin Multiplatform лучше всего подходит именно MVI, а "чистая архитектура" является ненужным усложнением. Поэтому я решил написать эту серию из трёх статей на следующие темы: Краткое описание шаблона MVI, постановка задачи и создание общего модуля с использованием Kotlin Multiplatform. Интеграция общего модуля в iOS- и Android-приложения. Модульное и интеграционное тестирование. Ниже -- первая статья серии. Она будет интересна всем, кто уже использует или только планирует использовать Kotlin Multiplatform. ## Faster Snowflake Queries through Clustering DevFeed: [Faster Snowflake Queries through Clustering]() Original publisher: [Read original article]() Author: Michal Klos Published: 2017-03-13T14:17:01Z Content type: article Language: en Sources: [Localytics]() Topics: [data-processing](), [Databases](), [Query (disambiguation)](), [Amazon Redshift]() Tags: [clustering](), [data-processing](), [database](), [databases](), [join](), [mpp](), [mysql](), [partitioning](), [performance](), [redshift](), [s3](), [scale](), [snowflake](), [time-series]() ### AI overview This article explains how Snowflake clustering and re-clustering can improve query performance by helping the query engine prune unneeded data. It discusses choosing cluster keys, comparisons with MPP database techniques, and the caveat that naturally ordered time-series data may not need clustering. ### Source excerpt At Localytics we have petabytes of data that needs to be served at low latencies and we use Snowflake in our mix of data processing technologies. Snowflake, like many other MPP databases, has a way of partitioning data to optimize read-time performance by allowing the query engine to prune