stephenc

DOCKER_TAG = ...

.PHONY: build-image touch.build-image
build-image: touch.build-image .build-image

touch.build-image:
	$(eval timestamp=$(shell docker inspect -f '{{ range $$i, $$e := split .Metadata.LastTagTime "T" }}{{if eq $$i 0}}{{range $$j, $$v := split $$e "-"}}{{$$v}}{{end}}{{else}}{{$$f := printf "%.8s" $$e}}{{range $$j, $$g := split $$f ":"}}{{if lt $$j 2}}{{$$g}}{{else}}.{{$$g}}{{end}}{{end}}{{end}}{{end}}' $(DOCKER_TAG) 2>/dev/null ))
	@if [ "A$(timestamp)A" = "AA" ] ; then rm -f .build-image ; else touch -t $(timestamp) .build-image ; fi

.build-image: Dockerfile rootfs/*

stephenc

Puppet with Jenkins

Setup Jenkins

With Puppet:

puppet module install rtyler-jenkins

puppet apply -v -e "include jenkins"

stephenc

Instructions

To get the data run the following script:

curl -O https://covid.ourworldindata.org/data/owid-covid-data

To set up R you need to install the following packages:

stephenc

    public static String write(Map<String, String> map) {
        StringBuilder b = new StringBuilder();
        b.append('{');
        boolean first = true;
        for (Map.Entry<String, String> e : map.entrySet()) {
            if (first) {
                first = false;
            } else {
                b.append(',');
            }

stephenc

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(lubridate)
library(ggthemes)
owid <- dplyr::mutate(read.csv('owid-covid-data.csv'), Date=as.Date(date))

png("basic.png",width=1024,height=512)
ggplot(data=(owid %>% filter(iso_code=='IRL')),aes(x=Date,y=new_cases))+
  geom_point()+
  geom_smooth(data=(owid %>% filter(iso_code=='IRL') %>% filter(Date >= as.Date('2020-10-15'))),method=lm,color="red",fill="#69b3a2", se=TRUE)+

stephenc

library(tidyverse)
library(grid)
library(zoo)
all = read.csv("owid-covid-data.csv", header = TRUE)
irl <- all %>% 
  filter(iso_code == "IRL") %>% 
  mutate(date=as.Date(date, format="%Y-%m-%d")) %>%
  mutate(cma_cases = rollmean(new_cases, k=5, fill = NA)) %>%
  mutate(cma_deaths = rollmean(new_deaths, k=5, fill = NA))

stephenc

library(tidyverse)
library(grid)
all = read.csv("owid-covid-data.csv", header = TRUE)
irl <- all %>% 
  filter(iso_code == "IRL") %>% 
  select(date,new_cases,new_deaths) %>% 
  mutate(date=as.Date(date, format="%Y-%m-%d"))

p1 <- ggplot(irl, aes(x=date,y=new_cases)) + 
  scale_x_date() + 

stephenc

<project>
  ...
  <dependencyManagement>
    <dependencies>
      ...
      <dependency>
        <groupId>com.example.foo</groupId>
        <artifactId>bar</artifactId>
        <version>1.2.3</version>
      </dependency>

stephenc

sprite $DatadogStatus [200x20/16] {
  56666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA9A00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
  66666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
  66666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
  66666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
  66666666631666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000

stephenc

package myflink;

import java.io.Serializable;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Locale;
import java.util.Random;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.RuntimeContext;