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* 이 글은 2016년 1월 개인 위키에 올렸던 글을 옮긴 것임을 알려드립니다. 공식 참조 문서 29.3. JPA and ‘Spring Data’ 내용 설명 라이브러리 추가 빌드 스크립트에 아래와 같이 두 줄을 추가한다. dependencies { ... compile("org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-jpa") compile("com.h2database:h2") ... } 첫
* 이 글은 2016년 1월 개인 위키에 올렸던 글을 옮긴 것임을 알려드립니다. 공식 참조 문서의 10.1.2. Gradle installation 내용에 쓰인 빌드 스크립트(build.gradle)에 대한 설명 빌드 스크립트 build.gradle buildscript { repositories { jcenter() maven { url "http://repo.spring.io/snapshot" } maven { url "http://repo.spring.
설계에 최소한의 노력만 하라고 말하면서 UML 모델을 남용할 수는 없다. 그렇지만, 가끔 그리고 싶은 충동을 느낄 때가 있다. 대부분은 대화과정에서 즉흥적으로 매직으로 그린 경험이다. 대화할 때 흔히 쓰는 UML 도해 popit에 올려둔 글만 보아도 대화하며 설명을 위해 그린 흔적이 있다. 대략 쓰임새를 요약해보면 다음과 같다. * 어떤 개념(예: 판매처가 다양할
* 이 글은 개발자를 대상으로 쓴 글은 아닙니다. 경영자나 IT기획하시는 분들의 보편적이 오해를 풀 수 있을까 하는 마음, 더욱 솔직하게는 그냥 지켜보고만 있기가 답답해서 쓴 글입니다. 유명한 회사가 오픈소스 솔루션을 썼다 무슨 의미가 있을까? 한 5, 6년 전에 '아마존처럼 하고 싶다'는 컨설팅 의뢰가 꽤 있었다. 지금 누군가 오픈소스
개요 지난 시간에 이어 Coursera Machine Learning으로 기계학습 배우기 : week5 정리를 진행한다. 목차 해당 포스팅은 연재글로써 지난 연재는 아래의 링크를 참고한다. * Coursera Machine Learning으로 기계학습 배우기 : week1 * Coursera Machine Learning으로 기계학습 배우기 : week2 * Coursera Machine Learning으로 기계학습 배우기 : week3 * Coursera Machine Learning으로 기계학습 배우기 : week4 글을 읽기에 앞서… * 본글은 필자가
중국 이커머스 최대 행사인 쐉쓰이(双十一)때 11월11일 0시가 되자마자 매출이 급상승함과 동시에 이벤트가 미친듯이 순식간에 몰려드는 것을 보고, 일 년 전 밤을 지새우며 O2O 시스템을 Event driven 방식으로 바꾸느라 고생했던 순간이 떠올랐다. 쐉쓰이의 분위기는 동료가 쓴 글인 개발자가 바라본 중국 쇼핑 축제 쐉쓰이(광군제)에 생생하게 나타나 있다. 실제
사람마다 자기만의 이야기가 있다. 이제 공유할 이야기는 이제 막 모델링을 시작한 개발자 이야기다. 그는 북경에서 무려 특급 열차高铁로 7시간 떨어진 곳에 근무하는 원격 개발자이고, 내가 매우 좋아하는 중국 개발자[1]다. 얼마 전 그는 새로운 서비스 개발 착수 미팅을 하려고, 북경에 방문했다. 그 때, 한 시니어 개발자가 그에게 작년처럼 그냥
* 이 글은 제품 설계와 관리 전문가 Luis Mizutani가 ThoughtWorks 블로그에 올린 Slicing your development work as a multi-layer cake을 번역한 글입니다. 애자일 프로젝트에서는, 흔히 목적을 쪼개어 개별 작업 단위로 나누어서 최종 사용자 관점에서 동작을 수행하는 기능feature 으로 만든다. 이러한 작업 단위를 보통 '사용자 스토리user story’라고 부른다. 이때,
2017년 1월부터 중국에서 일하기 시작했으니 알리바바가 운영하는 티몰(tmall.com)의 연중 최대 할인 행사인 광군제를 처음으로 중국에서 접했습니다. 단순 사용자가 아닌 tmall에서 어느 정도의 규모로 판매하고 있는 서비스의 운영 팀과 같이 일하는 입장에서 참여하였습니다. 멀리 한국에 있을 때 매체로만 접했던 세계적으로 유례없는 이 쇼핑 이벤트에 참여하면서, 이 행사를 준비하는
![Hive에서 Druid로 주저 없이 데이터 적재하기[번외:airflow]](/content/images/size/w600/wp/2017/11/hive_airflow_druid.png)
druid
Hive에 있는 데이터 Druid에 적재하려면? 다음과 같은 다양한 삽질 방법이 존재한다. 1. Hive에 metastore로부터 hdfs location을 파악한 후 orc format이나 parquet format이냐에 따라 그에 맞는 hadoop ingestion spec을 작성해야함. orc인 경우 struct type정보를 잘 파악해야하며, parquet인 경우에는 avro schema를 읽기 때문에 orc에 비해 덜 번거롭다. 자세한 내용은 요기를 참고: ORC
일반로그의 이상징후 분석은 쉽다고 얘기했었는데, 그렇다고 로그에서 이상징후가 알아서 툭 튀어나오지는 않는다. 저번에 응답코드 404 발생 건수 변화 추적을 통해 이상징후를 포착하는 과정을 살펴봤었는데, 그때 파일 확장자 발생 개수 조건을 참고하면 판단이 조금은 쉬워진다는 사실을 알 수 있었다. 흔한 상관분석 시나리오.사례를 하나만 더 살펴보자. 응답코드 500은 웹서버가 사용자 요청
아키텍처
팝잇에 예전에 썼던 글의 댓글을 한참 후에 발견했다. 그러던 중, 하나의 글에 달린 댓글에 답변을 달고 있는데 데자뷰가 느껴졌다. 언젠가 이런 일을 했던 느낌... 다시 아키텍트란 개념를 만나다 올 봄, 그러니 무려 7개월 전에 댓글 중 일부에 대한 답으로 다음 글을 썼다. 어이없었다. 까맣게 잊고 다시 똑같은 댓글을 길게 쓸뻔했다.