공부하는 블로그

1. 파라미터의 수집: 웹에서 가장 많이 사용하는 작업은 사용자의 요청(reqeust)에 필요한 데이터를 추출하고, VO(Value Object)혹은 DTO(Data Transfer Object)로 변환하는 파라미터의 수집 작업입니다. 스프링 MVC의 컨트롤러는 이러한 처리를 자동으로 해주기 때문에 개발 시간을 크게 단축할 수 있습니다. 2. 애노테이션을 통한 간편 설정: Spring MVC의 설정은 크게 XML과 애노테이션을 사용할 수 있지만, 애노테이션을 사용하는 경우가 더 많습니다. 애노테이션을 사용하기 때문에 개발자는 클래스나 메소드의 선언에 필요한 애노테이션을 추가하는 작업을 통해서 요청(request)이나 응답(response)에 필요한 모든 처리를 완료할 수있습니다. 3. 로직의 집중: 기존..

DB 정규화 자료의 손실이나 불필요한 정보의 도입없이 데이터의 일관성, 데이터 중복을 최소화하고 최대의 데이터 안정성을 확보를 위한 안정적 자료 구조로 변환하기 위해서 하나의 테이블을 둘 이상으로 분리하는 작업 목적 ?자료 저장에 필요한 저장 공간을 최소화자료의 삽입, 갱신 및 삭제에 따른 이상 현상 제거(데이타 무결성 유지)자료 구조의 안정성 최대화 단점 -> 테이블이 많이 질수록 join이 더 많이 일어난다(다른 테이블 접근 경우) 제 1정규화(1NF) ★ 반복되는 그룹속성이 존재할 경우 그 그룹을 분리하여 새로운 엔티티타입을 추가한 후 기존의 실체와 1:N의 관계를 형성해 준다. 예제1 컴퓨터 학원에서 수강생에 대한 자격증 보유 사항 테이블을 만든다고 가정해보자 [자격증 보유 사항 테이블] 기본키;..

스프링의 대표적인 기능은 DI와 AOP다. DI가 부품의 연결을 특기로 한다면 AOP는 각 부품이 해야 할 일에만 전념하게 한다. DIxAOP 컨테이너의 AOP(Aspect Oriented Programming: 관점 지향 프로그래밍)부분을 설명하겠다. 로그 출력이나 트랜잭션 처리 등과 같은 공통화할 수 있는 처리는 오브젝트 안에 없는 편이 소스 코드의 가독성도 좋아지고 결과적으로 컴포넌트로서의 역할도 명확해진다. 게다가 테스트도 쉬워진다. AOP를 이용해 오브젝트 안에 있는 공통된 처리를 제거해보자. *AOP를 사용하기 전public class EmployeeServiceImpl implements EmployeeService{ @Autowired private EmployeeDao dao; publi..

SSO(Single Sign-On)각 계열사마다 웹페이지가 있다고 가정할 경우,똑같은 DB를 바라보는데 각자 로그인 기능을 갖고 있을 경우, 한곳에서 로그인했는데 다른 계열사 웹페이지에선 로그인이 안되있어 또 해야하는 단점이 있음.이래서 여기서하든 저기서 하든 로그인 한번만 하면 모든 계열사에서 똑같은 로그인처리를 해줘야겠다. 한마디로 세션을 공유해야겠다.이게 바로 싱글사인온!! 어떻게?방식1. 세션을 관리하는 중앙 처리 서버가 하나 있음. (로그인을 담당하는게 아니라 로그인이 저장되있는 서버)방식2. 로그인만 담당하는 서버가 있음(컴포넌트 or 마이크로서비스라 부름) 세션을 캐싱한다.(각자에게 공유해준다.)공유하는 서버를 실제로 '캐시서버'라고 부름.(실무안가면 못배우는 것들)SSO가 뭡니까? 세션을 ..

JUnit은 단위 테스트 툴이다. 기능 하나하나의 개별적인 테스트 기능을 제공한다.1) 의존성 추가 1234567891011121314151617 org.springframework spring-test 4.3.10.RELEASE test junit junit 4.12 test Colored by Color Scriptercs 2) 프로젝트 우클릭 src/test/java에 다음과 같은 패키지를 생성한다. JUnit 기본적인 사항 @Test : 테스트해야하는 내용을 메소드 안에 작성하고 메소드 위에 @Test 애노테이션을 추가하면 jUnit은 해당 메소드를 테스트용 코드로 간주하고 테스트를 진행할 수 있게합니다. @Before : 모든 테스트 작업에 앞서 준비되어야 하는 내용을 작성해서 메소드에 추가하는..

namenode 에서 start-all.sh 치고 password는 1234 또 password 1234>sudo useradd Admin>hdfs dfs -chown Admin />hdfs dfs -mkdir /Admin>hdfs dfs -chown Admin /Adminnamenode 에서 jps, datanode 에서도 jpsnamenode 에서 ifconfig 치고 두번째 단락꺼 ip 를 사용해서 java 프로젝트 내에서dessert.join(order, "menuId") .where("orderCount != 1") .toJavaRDD() .saveAsTextFile("hdfs://192.168.56.102:9000/Admin/Dessert/1"); 실행namenode 에서 hdfs dfs -l..

https://zookeeper.apache.org/ -> release -> download -> currenthttps://kafka.apache.org/ -> Download -> 2.11 버전 다운적당한 곳에 압축 풀고 폴더 명을 단순하게 바꿈 ex) zookeeper-3.4.10 -> zookeeperzookeeper 폴더에 data 폴더 만듬conf 폴더에 zoo_sample.cfg 를 복사 붙여넣기 해서 zoo.cfg로 만듬zoo.cfg 에 dataDir에 아까 만든 data폴더 경로를 넣음환경변수 path에 zookeeper 폴더와 kafka 경로 넣음 ex) ZOOKEEPER_HOME : C:\Users\Admin\zookeeper, Path : %ZOOKEEPER_HOME%\bin; k..

Spark의 RDD 의 문제점매 Job(종단 함수)마다, 파일 읽는 작업부터 시작함 -> 파일에 변화가 없음에도, 매번 파일을 읽어 비효율적인 처리가 이루어진다.그래서 RDD 영속화를 통해 파일을 읽은 DDD를 메모리 또는 디스크에 보존한다.123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445 // 연도와 선수 기준 그룹하기eraRecord.groupBy(tuple -> new Tuple2(tuple._2(), tuple._1())) // ((1907,clarkwa01),[(clarkwa01,1907,6.23), (clarkwa01,1907,1.99)]) .map(tuple -> { String year = tu..