최신 글
-
Kafka confluent HdfsSinkConnector 파티셔너 설명 confluent에서는 hdfs2를 위한 sink connector를 컨플루언트 커뮤니티 라이센스로 제공합니다. 해당 기능 중 파티셔너 기능에 대해 정리합니다. https://docs.confluent.io/kafka-connect-hdfs/current/overview.html#partitioners-and-storage HDFS 2 Sink Connector for Confluent Platform | Confluent Documentation Home Kafka Connectors HDFS 2 Sink Connector for Confluent Platform The Kafka Connect HDFS 2 Sink co.. -
Kafka macos에서 podman으로 rest-proxy 실행하기 rest proxy는 카프카와 연동시 프로듀서, 컨슈머의 역할을 http로 수행할 수 있는 기능을 가진 애플리케이션입니다. https://blog.voidmainvoid.net/345 카프카의 토픽 데이터를 REST api로 주고받자 - Kafka rest proxy 사용 confluent에서는 rest proxy라고 불리는 카프카 클러스터를 위한 RESTful interface application을 오픈소스로 제공하고 있습니다. 기존에 Kafka connect, Kafka client로 데이터를 전달하는 것과는 사.. -
nosql 카산드라 모델링 분석하기 좋은 테이블 구성하기 기본적으로 생각해야할 부분은 컬럼 기반 데이터베이스라는 점입니다. 이를 기억하고 수행해야 합니다. 1개 필드를 프라이머리 키(파티션 키)로 생성한 테이블 cqlsh:cory> create table log1(uid int, machine varchar, log_time timestamp, log varchar, primary key(uid)); - uid : int - machine : varchar - log_time : timestmp - log : varchar primary key이자 partition key는 uid로 설정 1) 데이터 insert cqlsh:cory.. -
nosql macos에서 카산드라 테스트 방법 https://cassandra.apache.org/_/quickstart.html Apache Cassandra | Apache Cassandra Documentation STEP 4: LOAD DATA WITH CQLSH The CQL shell, or cqlsh, is one tool to use in interacting with the database. We’ll use it to load some data into the database using the script you just saved. docker run --rm --network cassandra -v "$(pwd)/data.cql:/scripts/ cassandra.apache.org macos에서 docker 이미지.. -
Kafka couchbase 카프카 싱크 커넥트 사용 방법 카프카 커넥트는 카프카 클러스터와 기타 데이터베이스간 파이프라인을 반복적으로 만드는데 특화되어 있습니다. 카프카 커넥터는 파이프라인의 구현체 인데요. 싱크 커넥터와 소스 커넥터로 이루어져 있습니다. 여기서는 카우치 베이스싱크 커넥터를 살펴봅니다. 카우치베이스 싱크 커넥터는 카프카의 토픽을 카우치베이스로 저장 로직이 담긴 커넥터입니다. 카우치베이스 싱크 커넥터는 at least once 전달을 지원하며 중복이.. -
nosql couchbase 따라하기(in mac) 카우치베이스는 도커 이미지를 활용하여 실행할 수 있습니다. 맥에서 도커 이미지를 사용하기 위해 podman을 설치하고 상용합니다. podman : https://podman.io/ Podman 16 Oct 2021 » Why can't I use sudo with rootless Podman? So why can’t I use sudo with rootless Podman? Matt Heon explains why and how you can safely work around the “need” if you have it in a recent blog post on the Red Hat Enable Sysad.. -
빅데이터 [번역]NVIDIA에서 정의하는 MLOps 원문 : https://blogs.nvidia.com/blog/2020/09/03/what-is-mlops/ What is MLOps? Machine learning operations are best practices for businesses to run AI successfully. blogs.nvidia.com MLOps란 무엇인가? MLOps(Machine learning operations)는 AI를 통해 비즈니스 발전을 도와주는 소프트웨어 제품들과 클라우드 서비스입니다. MLOps는 익숙하지 않지 않은 단어이지만, 기업의 AI를 성공시키기 위한 두 단어로 이루어.. -
빅데이터 [번역]넷플릭스에서 데이터를 찾는 방법, Data Explorer 소개 원문 : https://netflixtechblog.com/exploring-data-netflix-9d87e20072e3 Exploring Data @ Netflix By Gim Mahasintunan on behalf of Data Platform Engineering. netflixtechblog.com 어느 조직이든 빠르게 성장하는 가운데 다양한 데이터를 어떻게 저장하고 사용할지 결정하는 것은 매우 어려운 일이다. 넷플릭스에서는 스트림 데이터를 쉽게 사용할 수 있는 툴을 개발하고 활용하고 있다. 이번 포스트를 통해 Netflix Dat.. -
Kafka 카프카 스트림즈에서 stateful window 처리를 다루는 방법 그리고 커밋타이밍 카프카 스트림즈는 비상태기반(stateless), 상태기반(stateful) 처리를 지원하는 다양한 메서드를 제공합니다. 스트림즈DSL을 통해 구현할 수도 있고 또는 프로세서API를 사용해서 직접 구현하는 방식도 있습니다. 이 포스팅에서는 스트림즈DSL을 활용하여 상태기반 데이터 처리할 때 어떻게 input, output이 동작하는지 설명합니다. 카프카 스트림즈의 스트림즈DSL에서 window function은 4가지가 있습니다. - 텀블링 윈도우 -.. -
소프트웨어공학 [번역]마틴파울러의 테스트 피라미드 원문 : https://martinfowler.com/bliki/TestPyramid.html bliki: TestPyramid Write most of your tests at a low level (unit tests) with a few broad-stack tests, eg via UI. UI tests tend to be fragile and slow. martinfowler.com 테스트 피라미드는 자동화된 테스트를 어떻게 효율적으로 만들지 고민하기 위해 만들어진 형태입니다. 여기서 중요한 점은 고수준 테스트를 만들기 보다는 최대한 저수준의 유닛테스트를..
인기글
-
Kafka 레디슈 큐(queue), 레디스 스트림(streams), 레디스 펍섭(pub/sub) 그리고 카프카와 비교 레디스란? 레디스는 오픈소스 인 메모리 데이터 구조 저장소로서 데이터베이스, 캐시, 메시지 브로커로 역할을 수행한다. 레디스는 String, hash, lists, sets, sorted sets, bitmaps, streams등을 지원한다. 레디스 큐란? 레디스 큐는 레디스의 자료구조 중 List를 이용하여 Queue를 구현한 것이다. 큐는 FIFO(First In First Out)구조로 먼저 들어온 데이터가 먼저 처리되는 것이다. LIST자료구조의 LPUSH, RPOP(또는 RPUSH, L.. -
Kafka 초~중급자를 위한 [아파치 카프카 애플리케이션 개발] 서적을 출간하였습니다. 2020년 6월 부터 집필을 시작하여 6개월간의 원고 집필과 3개월간의 편집 끝에! 「아파치 카프카 애플리케이션 프로그래밍 with 자바」를 출간하게 되었습니다. 출간일은 4월 14일로 화요일부터 구매 순서대로 배송이 시작됩니다. - 예스24 : www.yes24.com/Product/Goods/99122... - 교보문고 : www.kyobobook.co.kr/product/detai... - 알라딘 : www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?... 책을 집필하게 된 계기 사실 개발.. -
개발책 집필 개발 서적을 집필을 시작하는 방법 2가지 최근에 개발 서적을 집필하면서 많이 물어보시는 질문 중 한가지가 집필을 어떻게 시작하게 되었느냐입니다. 책을 쓴다는 행위를 통해 책이 출판된다는 것이 알지만 어떻게 시작하는지 모르는 경우가 많아서 시작 조차 못하는 경우가 많습니다. 이 포스팅에서는 개발 서적을 집필을 시작하는 방법 2가지를 제 경험에 비추어 설명드리겠습니다. 첫번째 방법 - 관련 컨텐츠 제작 후 집필 제안 받기 저는 지난 3년 동안 데브원영 유.. -
빅데이터 아파치 드루이드 소개 및 아키텍처 Apache Druid is a high performance real-time analytics database. 아파치 드루이드 소개 아파치 드루이드는 기존의 데이터 처리 및 쿼리에 대한 관념을 180도 바꿔주는 OLAP 데이터베이스 입니다. OLAP란 Online Analytical Processing의 약자로써 사용자가 적재한 데이터를 다양한 방식(다차원)으로 적재하고 분석하도록 도와주는 시스템을 뜻합니다. 다차원 정보라는 것은 기존에 1차원 정보(row단위)를 몇개의 필.. -
Kafka 카프카 스트림즈 Exactly-once 설정하는 방법과 내부 동작 카프카 스트림즈는 기본적으로 at-least-once 프로세싱을 지원합니다. at-least-once 프로세싱이란 적어도 한번 프로세싱을 지원하는 것으로써 중복은 발생할 수 있고 유실은 절대 발생하지 않는 것입니다. 스트림즈 프로세싱에서라면 특정 레코드에 대해 처리를 하고 유실은 될 수 없고 중복 프로듀스는 될 수 있다는 것입니다. - at least once : 적어도 한번 처리 - at most once : 많아도 한번만 처리 - exactly once : 딱.. -
빅데이터 프로메테우스 지표 rate와 increase의 차이점 프로메테우스로 다음과 같은 지표들을 쌓을 때가 있습니다. http_request_count_total{method="POST",router="/"} 10 http_request_count_total{method="POST",router="/"} 15 http_request_count_total{method="POST",router="/"} 20 http_request_count_total{method="POST",router="/"} 40 http_request_count_total{method="POST",router="/"} 45 http_request_count_total{method="POST",router="/"} 60 상기와 같은 지표는.. -
Kafka 카프카 스트림즈에서 SlidingWindow에 대한 고찰 카프카 스트림즈는 상태기반/비상태기반 데이터 처리에 효과적인 라이브러리입니다. 특히 상태 기반 처리에 큰 도움이 되는데 여러 상태 기반 처리 중 SlidingWindow에 대해 살펴보고자 합니다. SlidingWindow는 window종류 중 하나로서 일정 시간동안의 데이터들의 집합에 대해 연산을 하는 것을 뜻합니다. 마치 베란다의 슬라이딩 윈도우가 옆으로 지나가는 듯한 모습과 비슷합니다. 카프카 스트림즈에서는 aggregation연산.. -
빅데이터 prometheus 자바 클라이언트로 지표 수집하기 프로메테우스는 지표를 모니터링하기에 적합합니다. 지표를 모니터링하면 애플리케이션 동작에 대한 상태변화를 즉각적으로 알고 대처할 수 있습니다. 자바애플리케이션에서 프로메테우스로 지표를 보내는 방법은 크게 3가지 방법이 있습니다. - JMX 익스포터 - PUSH 게이트웨이 - 자바 클라이언트 여기서는 자바 클라이언트를 사용하는 방법을 설명합니다. https://github.com/prometheus/client_java prometheus/client_java P.. -
빅데이터 프로메테우스 promQL에서 without 또는 by 사용시 주의사항 프로메테우스 promQL을 사용할 경우 Aggregation Operators와 함께 사용하는 경우가 빈번하다. - sum (calculate sum over dimensions) - min (select minimum over dimensions) - max (select maximum over dimensions) - avg (calculate the average over dimensions) - stddev (calculate population standard deviation over dimensions) - stdvar (calculate population standard varianc.. -
Kafka 카프카 스트림즈로 schedule operation 수행하기(번역) 원문 : https://kafka-tutorials.confluent.io/kafka-streams-schedule-operations/kstreams.html 카프카 스트림즈는 토픽의 데이터를 읽어 상태기반, 비상태기반 처리를 하는 스트리밍 라이브러리입니다. 오늘은 컨플루언트에서 카프카 스트림즈가 스케쥴링 동작을 어떻게 수행하는지에 대한 코드 예시를 번역하였습니다. 1. 프로젝트 초기화 신규 디렉토리를 생성합니다. $ mkdir kafka-streams-schedule-operations && cd kaf..
728x90