Developer trainee_J

이번 포스팅은 Docker를 이용한 NiFi 설치에 대해 작성하고자 한다. Docker를 이용하면 Airflow든 NiFi든 손쉽게 설치가 가능하다는 게 정말 편리한 것 같다. 우선 설치 환경은 Windows이며, Docker for Desktop을 이용했다.  Docker 환경설정에 관한 내용은 예전에 작성해둔 포스팅을 참고하길 바란다.   Docker 환경 구성 (1)Docker는 애플리케이션을 신속하게 구축, 실행을 위해 설계된 소프트웨어 가상화 컨테이너 플랫폼이며 컨테이너를 다른 환경으로 이동하는 등 유연하게 사용가능하다. Docker를 사용하면서 중요하developer-trainee-j.tistory.com Docker 환경 구성 (2)Docker Desktop을 이용하여 간단하게 Docker를..

도커를 간단하게 사용하는 방법은 주로 하나의 호스트를 기준으로 잡혀있습니다. 하지만 하나의 호스트 머신에서 도커엔진을 사용하다가 서버의 CPU나 메모리, 용량이 부족하다면 어떻게 해결해야 할까요? 간편한 방법은 "성능이 좋은 서버를 새로 구축한다"겠지만 확장성 측면에서는 좋은 방법이 아닐 수 있습니다. 왜냐하면 자원이 부족할 때마다 매번 좋은 서버를 구축할 수도 없을 뿐 아니라 비용적인 측면에서도 굉장히 비효율적이기 때문에 여러 서버를 클러스터로 만들어 자원을 병렬로 확장하는 방법을 많이 사용합니다. Docker Swarm Docker Swarm은 도커의 오케스트레이션 계층을 구현하고, 도커 엔진에 내장된 클러스터 관리 및 오케스트레이션 도구 입니다. Swarm 모드는 도커엔진 자체에 내장되어 있으므로 ..

프로야구 데이터 시각화 프로젝트를 진행하면서, statiz.co.kr 웹 페이지의 박스스코어 데이터를 크롤링했었다. 그런데 데이터 무결성 검사를 해보니 대략 10%의 데이터가 비어있는것을 확인했다. 원인 분석을 위해 일단 크롤링 DAG부터 확인했는데 정상적으로 작동하고 있었고, 매일매일 데이터가 적재되고있었다. 비어있는 데이터를 추적해보니 경기 진행일 전체의 데이터가 아니라 경기하나의 데이터만 빠져있는 것을 확인했고, 실제 웹 페이지에서도 확인해보니 박스 스코어 데이터가 비어있었다.. 사실 저번달에도 이런 경우를 확인했는데 월 마감이 될때마다 데이터가 들어오는걸 확인하고 월 재적재 DAG를 만들어 놨었는데 아예 개막전 경기부터 비어있었다니 정말 충격적이었다.. 어쩔 수 없이 데이터 크롤링하는 웹을 바꾸기..

지난 포스팅에서 Docker 네트워크를 잡아주지않고 default설정으로 올렸더니 localhost로 DB접근이 불가능했었다. 결국 내 IP를 입력하여 문제를 해결하긴 했지만, 네트워크설정을 변경하여 문제를 해결하는 방법이 있다고 해서 시도해보려고한다. 우선 Docker 네트워크 종류부터 알아보자 bridge : docker0라는 네트워크 브릿지에 각 컨테이너마다 고유한 네트워크 영역이 하나씩 생성되며, docker0브릿지에 컨테이너의 네트워크가 하나씩 바인딩 되는 구조 host : 컨테이너가 독립적인 네트워크 영역을 갖지 않고 호스트와 네트워크를 함께사용하게 된다. overlay : 네트워크 안에 있는 여러개의 docker daemon간의 통신을 관리하는 가상의 네트워크 내 컨테이너가 bridge 네트..

이번 포스팅은 Airflow DAG에서 MariaDB를 연결하여 DB에 있는 데이터들을 출력해보려 한다. Airflow 자체 기능으로 Connection 메뉴가 있지만 그냥 파이썬 코드에서 DB를 연결시켜보려한다. 우선 DB를 설치해야했는데 Docker위에 MariaDB 컨테이너를 생성하기와 그냥 로컬환경에 DB 설치하기 두가지 방식이 있었다. 처음에는 Docker위에 컨테이너를 올리는 방식으로 하려고 했는데 외부접속 세팅이나 Docker 네트워크 세팅을 하는 것 보다 그냥 로컬에 설치하는게 더 빠를 것 같아서 로컬에 설치했다. 그 다음 연결에 필요한 모듈을 불러온다. import pymysql 이제 pymysql 커넥션을 만들면되는데 한가지 문제가 생겼다. conn = pymysql.connect(ho..

야구 데이터를 지속적으로 얻기 위해서 http://www.statiz.co.kr/main.php 사이트에서 경기 정보를 크롤링하여 데이터를 적재하는 DAG를 작성하는과정중 예상치 못한 문제가 발생했다. 크롤링을 제대로 해본적이 없어서 이것 저것 찾아가면서 찾은 방법중 하나는 selenium 모듈을 이용한 방식이었다. 모듈을 import 한 뒤 크롬 웹드라이버를 이용해서 크롤링 샘플 코드를 작성했고 정상적으로 작동했다. from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd from selenium import webdriver import re from selenium.webdriver.common.by import By from datetime import dateti..

이번 포스팅은 지난 포스팅에서 띄운 Airflow에 Hello World를 출력하는 sample DAG를 생성해보려고 한다. Airflow DAG는 파이썬 기반으로 작성되기 때문에 기존에 파이썬을 사용하는 사람이라면 큰 어려움은 없을 것 같다. 일단 docker-compose.yaml로 Airflow를 띄우게 되면 자동적으로 dags, logs, plugins 폴더가 생성된다. dags 폴더 Airflow에서 실행될 파이썬 파일들이 담겨있어야하는 공간이다. Airflow는 주기적으로 dags를 폴더를 스캔하며 해당 폴더에 있는 DAG를 읽어 Web UI에 표시한다. dags폴더의 경로는 고정이 아닌 수정이 가능하며 수정은 docker-compose.yaml 상단에 있는 volumes에서 가능하다 . lo..

이번에는 Docker위에 Airflow를 띄워보려고한다. 우선 Airflow란? - airbnb에서 만든 워크플로우 오픈소스 플랫폼이다. - python 코드로 구성되어 동적 파이프라인 생성이 가능하다. Airflow 구성요소 - webserver : 웹 UI로 DAG를 시각화하고 DAG를 실행시키거나 중단, 결과 로그를 확인할 수 있는 인터페이스를 제공한다. - scheduler : DAG에 설정된 스케줄에 맞춰 worker에 DAG 실행을 예약해둔다. - worker : DAG의 Task를 실질적으로 실행하는 곳 Executor에 따라 확장이 가능하다. - Metastore : Airflow에 있는 DAG, Task, 실행 log등을 저장하는 곳 - Executor : 스케쥴러와 같이 동작하는 구성요..

Docker Desktop을 이용하여 간단하게 Docker를 사용해보려고 한다. 21년도 막바지에 Docker Desktop이 유료화 되면서 로컬환경에서 사용했던 Docker Desktop을 제거 한 후 centOS환경에 수동으로 설치를 해봤는데 환경설정부터 port 문제까지 불편한점이 한두개가 아니었다. 샘플로 airflow를 Docker위에 올리고 실행시켜봤는데 linux와 windows 두 운영체제 사이에 port를 수동으로 열어줘야만했다. Desktop만 사용하다보니 몰랐던문제.. 그래서 pc부팅 후 centOS에서 Docker daemon을 실행 시킨 후 powershell에서 port를 열어줘야만 localhost로 airflow에 접근이 가능했고 매번 부팅때마다 해줘야 했던 번거로움이 있었다..

Docker는 애플리케이션을 신속하게 구축, 실행을 위해 설계된 소프트웨어 가상화 컨테이너 플랫폼이며 컨테이너를 다른 환경으로 이동하는 등 유연하게 사용가능하다. Docker를 사용하면서 중요하게 알아야 할 항목은 이미지와 컨테이너이다. 1. Docker 이미지란? Docker 컨테이너를 만드는데 필요한 코드, 시스템라이브러리, 설정 등을 담아둔 소프트웨어 패키지이다. 쉽게 설명하자면 컨테이너를 만드는데 필요한 설계도정도로 이해하면될 것 같다. 2. Docker 컨테이너란? 코드와 모든 종속성을 패키지화하여 애플리케이션이 한 환경에서 독립적인 다른 환경으로 빠르고 안정적으로 실행될 수 있게 해주는 소프트웨어 장치이다. Docker 이미지라는 설계도로 만들어진 독립적인 사용자 공간이다. 3. Docker를..