코딩베짱이의 무언가 생산적인 일을 하는 블로그

해당 장 목표이벤트 비유를 확장해 시스템으로 들어오거나 시스템으로 나가는 메시지까지 포용하는 방법이벤트 비유(Event Metaphor): 이벤트를 사용하여 시스템상의 다양한 컴포넌트들이 결합되지 않도록 하는 것외부 이벤트를 외부 메세지 버스를 통해 받고, 출력을 이벤트 형태로 외부 메시지 버스에 발행11.1 분산된 진흙 공, 명사로 생각하기명사로 나누기: 기존 애플리케이션을 마이그레이션시 본능적으로 하게 되는 첫번째 일시스템에 도입된 명사 예시: 재고 배치, 주문, 상품, 고객 ReserveStock: 사용자가 재고가 있는 상품을 선택 후 재고 예약ConfirmReservation: 사용자 예약 확인DispatchGoods: 주문 완료 후 창고에서 출고MakeCustomerVIP: 3번째 주문일 경우 ..

해당 장의 목표 도메인 모델을 다시 살펴보면서 불변조건과 제약에 대해 살펴보기 도메인 객체가 개념적으로나 영속적 저장소 안에서나 내부적 일관성을 유지하는 방법 일관성 경계(consistency boundary)를 설명하고 일관성 경계가 어떻게 유지보수 편의를 해치지 않으면서 고성능 소프트웨어를 만들수있게 해주는지 살펴보기 일관성 경계: 도메인 개체에 대한 변경 사항이 일관성과 무결성을 유지해야 하는 범위를 정의하는 도메인 내의 경계 더보기 ACID(데이터베이스 트랜잭션이 안전하게 수행된다는 것을 보장하기 위한 성질) 원자성(Atomicity) 트랜잭션과 관련된 작업들이 부분적으로 실행되다가 중단되지 않는 것을 보장하는 능력이다. 예를 들어, 자금 이체는 성공할 수도 실패할 수도 있지만 보내는 쪽에서 돈을..

Chapter.4 첫번째 유스 케이스: 플라스크 API와 서비스 계층 Goal 오케스트레이션 로직, 비즈니스 로직, 연결 코드간의 차이에 대한 설명 서비스 계층 패턴 소개 - 워크 플로를 조정하고 시스템의 유스 케이스를 정의하는 계층 테스트 논의 - 단순 도메인 모델뿐만 아니라 유스케이스의 전체 워크 플로 테스트 유스 케이스: 시스템의 하나 이상의 액터 또는 이해관계자에게 관측 가능한 결과를 산출하는 시스템에 의해 수행되는 일련의 활동의 명세 API를 추가해 도메인 모델에 대한 진입점 역할 부여 사용자 피드백을 위해 MVP를 만드는 상황이라 가정 도메인 중심부 도메인 서비스 주문을 할당 저장소 인터페이스 데이터 영구 저장 깔끔한 아키텍처로 리팩토링하기 위한 계획 - 플라스크로 allocate 도메인 서비..

Chapter.5 데이터 가져오고 내보내기 COPY: 데이터 가져오기/내보내기 관련 커맨드 가져오기의 3 스탭 구분되는 텍스트 파일 형식의 소스 데이터를 준비한다. 데이터를 저장할 테이블을 만든다. COPY 스크립트를 작성하여 데이터를 가져온다. 파일 내 구분 기호: 앰퍼샌드(&), 파이프(|)도 쓰긴 하지만 가장 대표적으론 쉼표(,)를 쓴다. -> 보통 쉼표로 구분된 CSV 파일을 많이 사용한다. 헤더 행: PostgreSQL에선 헤더행을 사용하지 않으므로 COPY 명령어에서 보통 HEADER옵션을 사용해서 제외한다. 큰 따옴표의 용도 때론 데이터에 쉼표가 포함되어 있는 경우가 있는데, 이럴 경우를 위해서 구분기호가 포함된 열에서 텍스트 한정자라는 임의의 문자로 감싸 SQL에 포함된 구분기호를 무시하도..

*책 실용SQL을 바탕으로 한 스터디 정리 Chapter 2. 데이터베이스와 테이블 생성 테이블: 데이터를 담고 있는 행과 열로 이루어진 표 DBMS(Database Management System): 데이터베이스 관리 시스템. PostgreSQL도 여기에 해당 데이터베이스 생성 구문 CREATE DATABASE ; 테이블 각 열의 이름은 데이터 타입으,로 정의된 개별 데이터 요소를 대표한다. bigserial: 테이블에 행 추가시 자동으로 증가하는 특별한 정수 타입 테이블 생성 구문 -- 기본형 -- CREATE TABLE ( -- id bigserial, -- … -- … ) -- example CREATE table teachers ( id bigserial, first_name varchar(35..

* 내돈내산 후기입니다. 수강 계기 영어란 현대사회 직장인에게 평생의 숙제와 같은 것.. 코로나로 인해 해외로 가는 길이 막힌 시점에서 개발문서 읽기 말고는 영어공부를 접다시피했는데, 다시 하늘길이 열리고 내 영어실력을 점검해봤는데 언어란게 안 쓰면 퇴화한다지만 정말 충격적으로 퇴화한 것이다... 나: 제 영어실력 초딩수준으로 퇴화한것같아요... 동료: 그정도면 괜찮은거 아니에요? 나: 미국 초딩이 아니라 한국 초딩 수준이어도요? 동료: ...그건 좀 이런 이유로 작년 가을쯤부터 영어공부를 시작했는데, 여행필수회화 및 현지인과 스몰톡 가능한 수준이 목표라 시험대비용 수업을 듣고싶진 않았다. 그래서 처음엔 회화를 들었는데 사회생활을 하면서 찌들어서인지 예전에 회화 들을땐 할말이 많았는데 오랜만에 가니 일단..

데이터 프레임 작업의 대부분은 데이터를 조건에 따라 빠르게 필터링하는 것에 달려있다할 수 있다. .filter() 데이터의 값들을 조건에 따라 필터링을 할 수 있다. # 애플 주식 관련 값 로딩 df = spark.read.csv('./appl_stock.csv', inferSchema=True, header=True) # 데이터 프레임 확인 df.show() ''' result +----------+------------------+------------------+------------------+------------------+---------+------------------+ | Date| Open| High| Low| Close| Volume| Adj Close| +----------+---..

*스파크 데이터프레임에 대해 다루는 섹션. 데이터프레임 소개와 1부, 2부 정리 데이터프레임 데이터를 열과 행으로 나눠 저장하고, 열은 기능/변수를 뜻하고, 행은 데이터를 뜻한다. Spark는 과거에는 RDD라는 구문을 썻으나, 현재는 Dataframe으로 옮겨왔다. 사용해보면 알겠지만 파이썬은 스네이크 케이스를 보편적으로 쓰는데, 구문에 카멜케이스가 많다. 이건 파이스파크가 스칼라나 자바와 매치되기 쉽게 하기위해 외부로 노출된 API는 카멜케이스를 따르도록 하게 되어있기 때문이다. SparkSession(링크) 스파크를 데이터셋과 데이터프레임 API와 같이 프로그래밍하기 위한 진입 포인트 spark = SparkSession.builder.appName('Basics').getOrCreate() pys..

*유데미 강의 'PySpark 로 빅데이터 분석하기 with Python'로 공부한거 정리 분산시스템 필요성: 램보다 큰 데이터를 처리하는 경우의 해결 방법의 일환으로, 분산시스템을 활용해 여러 기계와 컴퓨터로 데이터를 분배해서 데이터를 처리할 수 있다. 하나의 메인 컴퓨터(마스터 노드)에서 데이터 처리 및 계산을 다른 컴퓨터들에 분배한다. 여기서 마스터노드의 CPU와 램은 슬레이브노드의 CPU와 램이 잘 동작하는 것을 관장한다. 여러 컴퓨터들의 힘을 모아 강력한 단일 컴퓨터보다 더 나은 성능을 발휘할 수 있음, 즉 다소 성능이 떨어지는 컴퓨터나 서버라도 분산시스템을 통해 연산을 잘 분배해서 동작할 수 있다. 단일 컴퓨터가 스케일업하는 것보다 분산시스템이 스케일 아웃하기 좋음 내고장성(fault tole..

한줄 요약 : 코틀린을 배우고자 하는 초보자와 숙련자 모두에게 추천할만한 코틀린에 충실한 안내서 이 도서는 우연히 길벗출판사의 페이스북 페이지에서 리뷰어 관련 게시글을 보고 신청해서 받은 도서다. 목록에 있는 다른 도서들 중에서도 끌리는 도서가 있었으나 해당 도서를 고르게 된것은 코틀린이라는 언어를 배워보고 싶은 마음이 있었는데 마침 좋은 기회라는 생각이 들어 신청하게 되었다. 코틀린은 2023년 프로그머스 개발자 설문조사에서 가장 배워보고 싶은 언어로 선정되었을 정도로 핫한 언어다. 어쨌거나 한국은 자바민국이라 불릴 정도로 자바의 점유율이 높은데 요즘 자바를 쓰는 기업에서 코틀린으로 전환하는 사례가 많아졌다고 들었다. 나 역시 잠시 같이 일했던 팀장님이 코틀린+스프링을 같이 쓰는 사례가 많아졌으니 코프..