1. 패스워드를 준비 한다.

In [1]: from notebook.auth import passwd

In [2]: passwd()
Enter password: 
Verify password: 
Out[2]: 'sha1:f24baff49ac5:863dd2ae747212ede58125302d227f0ca7b12bb3'

2. config 파일 생성하고 config 파일을 오픈한다.

[~/work/python]# jupyter notebook --generate-config Writing default config to: /Users/tommy/.jupyter/jupyter_notebook_config.py [~/work/python]# vi /Users/tommy/.jupyter/jupyter_notebook_config.py


3.  다음 내용을 입력한다.

# Password to use for web authentication
c = get_config()
c.NotebookApp.password =
u'sha1:f24baff49ac5:863dd2ae747212ede58125302d227f0ca7b12bb3'


4.  다시 시작하고 접속해보면 암호를 물어보기 시작한다. 



참고: http://goodtogreate.tistory.com/entry/IPython-Notebook-%EC%84%A4%EC%B9%98%EB%B0%A9%EB%B2%95


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다음 패키지를 쓰면 국가코드를 입력으로 넣어 타임존을 알아낼 수 있다.


설치 방법

pip install pytz



참고 링크 및 코드

http://pytz.sourceforge.net/



Country Information

>>> from datetime import datetime, timedelta
>>> from pytz import timezone
>>> import pytz
>>> print(' '.join(pytz.country_timezones['nz']))
Pacific/Auckland Pacific/Chatham

The Olson database comes with a ISO 3166 country code to English country name mapping that pytz exposes as a dictionary:

>>> print(pytz.country_names['nz'])
New Zealand


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키 체인에서 인증서를 생성하고 빌드하면 된다.


http://apollo89.com/wordpress/?p=5941


최종 업데이트일: 2016-10-27


[날짜 처리하기] 유닉스타임을 타임스탬프로 변환

select from_unixtime(1477365132)


결과: 

2016-10-25 12:12:12.0



[날짜 처리하기] 타임스탬프에서 년월일만 나오도록 하기

select date_trunc('day', from_unixtime(1477365132))


결과:

2016-10-25 00:00:00.0


[날짜 처리하기] 두 날짜의 차이 구하기

select date_diff( 

'day', 

from_iso8601_timestamp('2016-10-24'),  

from_iso8601_timestamp('2016-10-25')

)

결과: 1




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데이터 마트

  • 1개 이상의 스타 스키마


데이터 웨어하우스

  • 데이터 마트의 집합
  • 모든 데이터 마트의 소스


큐브

  • 다차원 데이터 오브젝트


큐브 사용 장점

  • 정의에 따라 주어진 정보에 아주 빠르게 응답한다.
  • 드릴다운 경로가 동적이다. 큐브에서 깔끔하고 구조화된 aggregation이 나온다. 
  • 질의가 간단하다. 조인이 없음. 팩트 기반으로 만들어졌기 때문에 세부 정보를 몰라도 됨.


큐브 사용 단점

  • Ad-hoc 질의로 알맞지 않다.
  • 실시간성이 떨어진다.
  • 드릴다운은 저수준으로만 가능하다. 
  • 크기: 큐브에 넣는 속성은 절대 작지 않다.
  • 소스 데이터 크기: 속성이 많을 쓰로 가져다 사용할 데이터가 많다.
  • 유지보수: 일간 데이터 생성에 수시간이 걸린다면 큐브 생성에도 오래걸린다.
  • 복잡도: 큐브 질의에 SQL을 사용할 수 없다. MDX(Multidimensional Expression)을 사용해야 한다. 


원본: http://www.seemoredata.com/en/entry.php?10-Differences-between-CUBES-and-Star-Schema


bunzip2, gzip 커맨드가 설치되어 있는 경우 다음과 같이 해결할 수 있다.


bunzip2 -c < input.bz2 | gzip -c > output.gz


변환할 파일이 많은 경우 파이썬 스크립트로 변환을 하도록 하자.

import os for i in range(1,100): print("bunzip2 -c < data-%05d.bz2 | gzip -c > data-%05d.gz" % (i, i)) os.system("bunzip2 -c < data-%05d.bz2 | gzip -c > data-%05d.gz" % (i, i))




작성시작: 2016-10-20, 최종수정: 2016-10-20


Note: 2014년 자료로 작성하였음. 현재 내용이 다를 수도 있으니 추가 확인 필요


Druid로 실시간 분석하기


실시간

  • 여기서 실시간이란 수십초안에 응답 및 실시간 ingestion을 을 의미


Analytics

  • 데이터를 클렌징, 변환, 모델링해서 정보를 찾는 프로세스

Business Intelligence
  • 비즈니스 정보에 초점을 맞춘 애널리틱스

Druid란?
- google dremel에서 영감을 얻음
- 오픈소스 OLAP 엔진
- aggreation을 수십초안에 해결
- 메모리 매핑 데이터 사용

특징
- de-normalized data
- time-based segments
- timeseries/groupby/TopN 처리에 강함
- Hadoop과 잘 동작

메인 컴포넌트

* 인덱싱 서비스
 - 실시간 ingestion
 - hadoop 배치 ingestion
 - 로컬 배치 ingestion
 - 인덱싱 단계에서 aggregation 정의
 - 최종 결과: 데이터 세그먼트를 deep store에 저장. 각 세그먼트는 시간범위를 가지고 있음

* 코디네이터 노드
 - MySQL 메타데이터 읽기 조정. 

* 브로커 노드
 - 질의를 세그먼트를 가진 노드에 전달
 - partial aggregation 결과를 취함

* 히스토리컬 노드
 - deep store에 있는 immutable 인덱스 데이터를 로딩

* 실시간 노드


왜 Druid를 일까?

장점
- Horizontal Scalability - 선형 성능 보장
- 수초안에 응답시간(실시간급)
- 네이티브 타임존 지원
- 통합 버전( 배치 + 실시간 ingestion/질의 지원, 분산 memcached 지원, 멀티티어 복제/로드 지원)
- 활발한 커뮤니티

단점
- SQL/MDX보다 제한적인 질의 (빅쿼리는 ANSI SQL지원)
- 조인이 힘듬
- distinct 카운트 불가
- groupby 질의시 메모리 제한 있음


참고: http://www.slideshare.net/ydn/pushing-thelimitsofrealtimeanalyticswithdruidv3



sublime text를 설치하여 한글을 입력하니 커서 위에 한글 조합상태가 나오지 않고
좌측 상단에 한글 조합 상태가 나와서 불편했는데 다음과 같이 수행하면 커서위에 한글 조합상태를 볼 수 있다.

  • Preferences > Package Control 선택
  • Package Control : Install Package 선택
  • IMESupport 선택하여 설치
이후에는 한글입력이 원하는대로 잘된다.


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