개요 SQL Developer에서 깃헙과 연동하는 방법을 알려준다. 깃허브 회원가입 및 깃 설치는 이미 된 것으로 가정한다. 새로운 Repository를 만든다. 필자는 oracle_lectures라는 Repository를 만들었다. SQL Developer에서 필요한 작업 이제 SQL Developer 프로그램을 연다. 팀 - Git - 복제 순으로 순차적으로 연다. 아래 화면에서 다음을 클릭한다. 아래 화면에서 새로 생성한 URL, Username, Password를 순차적으로 입력한다. 이 때, Repo 생성 시, Private으로 되어 있었다면 인증 에러가 생길 수 있다. 그런 경우 Public으로 변경한다. 아래 화면에서 main을 선택 후, 다음을 클릭한다.

1단계 sqlplus 실행하기 설치가 끝난 후, 윈도우에서 sqlplus 입력 사용자명은 system, 비밀번호는 오라클 설치 시 (1234)] 주의 : 관리자로 실행 2단계 : 테이블스페이스 생성하기 테이블스페이스는 myts라는 이름으로 100MB 크기로 생성 만약 데이터가 증가하면 5MB씩 자동 증가 옵션 추가 생성 구문은 다음과 같음 SQL> CREATE TABLESPACE myts DATAFILE 'C:\oracle\oradata\MYORACLE\myts.dbf' SIZE 100M AUTOEXTEND ON NEXT 5M; 테이블스페이스가 생성되었습니다. 3단계 : 사용자 생성 사용자를 생성하는 코드를 작성한다. SQL> CREATE USER ora_user IDENTIFIED BY evan DEFAULT TABLESPACE MYTS TEMPORARY TABLESPACE TEMP; 사용자가 생성되었습니다.

개요 오라클 설치가 제대로 안되는 경우가 왕왕 있다. 이럴 경우, 삭제 후 재설치하는 것을 권장한다. 1단계 : 오라클 서비스 중지시키기 제어판 - 시스템 및 보안 - 관리도구 - 서비스 메뉴를 실행해 Oracle로 시작되는 모든 서비를 중지시킨다. 또는 윈도우 검색창에서 서비스를 검색해도 앱에 접근할 수 있다. 2단계 : 삭제 시동 파일 실행하기 오라클 설치 폴더 - deinstall 폴더에서 deinstall.bat 파일을 관리자 권한으로 실행한다. 이름 목록 지정화면에서 설치 시 지정했던 전역데이터베이스 이름을 입력하고, 계속하겠습니까?

개요 간단하게 Spark Tutorial을 활용하여 Web UI를 가동한다. Spark Submit을 활용한다. 파이썬 가상환경 파이썬 가상환경을 작성한다. (필자의 경로는 pyskt_tutorial) $ pwd /mnt/c/hadoop/pyskt_tutorial 가상환경을 생성한다. evan@evan:/mnt/c/hadoop/pyskt_tutorial$ virtualenv venv 생성된 가상환경에 접속한다. evan@evan:/mnt/c/hadoop/pyskt_tutorial$ source venv/bin/activate (venv) evan@evan:/mnt/c/hadoop/pyskt_tutorial$ PySpark 설치 pyspark를 설치한다. (venv) evan@evan:/mnt/c/hadoop/pyskt_tutorial$ pip install pyspark Requirement already satisfied: pyspark in ./venv/lib/python3.8/site-packages (3.2.1) Requirement already satisfied: py4j==0.10.9.3 in ./venv/lib/python3.8/site-packages (from pyspark) (0.10.9.3) 데이터 생성 가상의 데이터를 생성��다. 소스파일과 구분 위해 data 폴더를 만든 후, 마크다운 파일을 하나 만들 것이다.

개요 간단하게 PySpark를 설치해보는 과정을 작성한다. WSL2 설치 방법은 다루지 않는다. 필수 파일 설치 자바 및 Spark 파일을 설치하도록 한다. $ sudo apt-get install openjdk-8-jdk $ sudo wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-3.2.0/spark-3.2.0-bin-hadoop3.2.tgz $ sudo tar -xvzf spark-3.2.0-bin-hadoop3.2.tgz .bashrc 파일 수정 필자의 현재 경로는 다음과 같다. evan@evan:/mnt/c/hadoop$ pwd /mnt/c/hadoop 설치한 파일은 다음과 같다. evan@evan:/mnt/c/hadoop$ ls spark-3.2.0-bin-hadoop3.2 spark-3.2.0-bin-hadoop3.2.tgz vi ~/.bashrc 파일을 열고 다음과 같이 코드를 작성한다. 다른 코드는 만지지 않는다. 가장 맨 마지막으로 내려온다. export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64 export SPARK_HOME=/mnt/c/hadoop/spark-3.

개요 PyCaret이 최근 업데이트 되면서 Kaggle에서 설치 오류가 뜨기 시작함. 메인 홈페이지 : https://pycaret.gitbook.io/docs/ 해결책은 몇가지 있으나, 그 중 Downgrade 해서 설치 할 예정 캐글 대회 시작 캐글 노트북 시작을 하면 다음 코드가 나타난다. 다음 Cell부터 진행한다. # This Python 3 environment comes with many helpful analytics libraries installed # It is defined by the kaggle/python Docker image: https://github.com/kaggle/docker-python # For example, here's several helpful packages to load import numpy as np # linear algebra import pandas as pd # data processing, CSV file I/O (e.

패키지 관리자 설치 Chocolatey (Windows) If you are on a Windows machine and use Chocolatey for package management, you can install Hugo with the following one-liner: 우선 PowerShell을 관리자로 실행 후, 아래와 같이 Chocolately를 설치한다. 명령어 : Set-ExecutionPolicy Bypass -Scope Process -Force; [System.Net.ServicePointManager]::SecurityProtocol = [System.Net.ServicePointManager]::SecurityProtocol -bor 3072; iex ((New-Object System.Net.WebClient).DownloadString('[https://community.chocolatey.org/install.ps1](https://community.chocolatey.org/install.ps1)')) Windows PowerShell Copyright (C) Microsoft Corporation. All rights reserved. 새로운 크로스 플랫폼 PowerShell 사용 https://aka.ms/pscore6 PS C:\WINDOWS\system32> Set-ExecutionPolicy Bypass -Scope Process -Force; [System.

개요 이번에는 CSV-JSON으로 데이터를 변환하는 파이프라인을 구축하도록 한다. Step 01. Dags 폴더 생성 프로젝트 Root 하단에 Dags 폴더를 만든다. dags 폴더를 확인한다. $ ls airflow.cfg airflow.db dags logs venv webserver_config.py Step 02. 가상의 데이터 생성 이번 테스트에서 사용할 라이브러리가 없다면 우선 설치한다. $ pip3 install faker pandas faker 라이브러리를 활용하여 가상의 데이터를 생성한다. (파일 경로 : data/step01_writecsv.py) from faker import Faker import csv output=open('data.csv','w') fake=Faker() header=['name','age','street','city','state','zip','lng','lat'] mywriter=csv.writer(output) mywriter.writerow(header) for r in range(1000): mywriter.

개요 R에서 Selenium을 설치하는 과정을 보여준다. 우선 자바가 설치되어 있는지 확인한다. 유투브에서 제목만 가져오는 Demo 코드를 작성한다. 자바를 모르시는 분 만약 자바 설치를 해본적이 없다면 아래 코드를 순차적으로 입력한다. install.packages("multilinguer") library(multilinguer) install_jdk() # Rtools 설치 필요 # https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools write('PATH="${RTOOLS40_HOME}\\usr\\bin;${PATH}"', file = "~/.Renviron", append = TRUE) Sys.which("make") install.packages(c("stringr", "hash", "tau", "Sejong", "RSQLite", "devtools"), type = "binary") install.packages("remotes") remotes::install_github("haven-jeon/KoNLP", upgrade = "never", INSTALL_opts = c("--no-multiarch")) library(KoNLP) useNIADic() 마지막 코드에서 콘솔창이 보인다면 정상적으로 설치가 완료가 된 것이다.

설치 wsl2에서 JAVA 설치 한다. $ sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade $ sudo apt install openjdk-11-jre-headless $ vi ~/.bash_profile export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk-amd64 curl을 이용해서 NiFi를 현재 경로에 내려받는다. $ sudo wget https://downloads.apache.org/nifi/1.16.0/nifi-1.16.0-bin.tar.gz .tar.gz 파일의 압축을 푼다. $ sudo tar xvzf nifi-1.16.0-bin.tar.gz 압축파일을 푼 다음에는 cd nifi-1.16.0 폴더에 접속을 한다. $ cd nifi-1.16.0/bin ls를 실행해서 nifi-env.sh 파일이 있는지 확인하고 있다면, vi 에디터로 연다. .bash_profile에서 한 것처럼 동일하게 자바 환경변수를 잡아준다. $ sudo vi nifi-env.