개요 Streamlit과 Bigquery를 연동하는 코드를 구현한다. 가상환경 설정 부터 VS Code 연동까지 준비가 안되어 있다면 이전 글을 참조하기를 바란다. 만약 GCP가 처음이신 분들은 이전 글을 순차적으로 읽어본다. Spark Installation with GCP (Sept. 2023) Compute Engine with Github in GCP Python Library Installation on Compute Engine in GCP GCP with VS Code SSH Connection gcloud Installation on Windows 11 인스턴스 시작 인스턴스가 중지가 되어 있다면 다시 시작을 한다. BigQuery Client 라이브러리 설치 클라이언트 라이브러리를 설치한다.

개요 Windows 11에서 gcloud 설치를 진행한다. 참조 문서 : https://cloud.google.com/sdk/docs/install-sdk?hl=ko gcloud CLI 최신 버전(445.0.0) 설치 [Google Cloud CLI 설치 프로그램] (https://dl.google.com/dl/cloudsdk/channels/rapid/GoogleCloudSDKInstaller.exe?hl=ko) 다운로드 한다. 또는 PowerShell 터미널을 열고 다음 PowerShell 명령어를 실행한다. 여기에서는 설치 프로그램을 다운로드 받아서 설치한다. Finish 버튼을 클릭하면 설치는 완료가 된 것이다. gcloud 연동 위 Finish 버튼과 함께 로그인을 진행한다. 인증절차가 시작완료되면 웹 페이지가 변경되고 터미널 환경도 변경된다. 현재 필자의 프로젝트는 3번에 해당되기 때문에 3번을 클릭한다. default Region and Zone이 나오면 Y를 선택한다.

개요 SSH Key를 이용하여 로컬에서 원격으로 GCP 프로젝트에 접속을 한다. 만약 GCP가 처음이신 분들은 이전 글을 순차적으로 읽어본다. Spark Installation with GCP (Sept. 2023) Compute Engine with Github in GCP Python Library Installation on Compute Engine in GCP SSH Key 생성하기 puTTYgen에서 public / private key 값을 생성한다. Generate 버튼을 클릭한다. Private Key를 OpenSSH 방식으로 Export 한다. Key Comment에 구글 계정을 입력한다. password도 입력한다. Public Key는 모두 복사한다. GCP 메타데이터 등록 Compute Engine > 메타데이터 접속하여 SSH 키에 붙여 넣는다.

개요 기 설치된 Compute Engine에 라이브러리를 설치하고 간단하게 Streamlit 배포를 진행한다. 만약 GCP가 처음이신 분들은 이전 글을 순차적으로 읽어본다. Spark Installation with GCP (Sept. 2023) Compute Engine with Github in GCP requirements.txt Github Repo에서 Add file > Create new file을 클릭 후, 아래 주요 라이브러리를 입력한다. 파일명 : requirements.txt 라이브러리명은 다음과 같다. 입력 후, Commit Changes 버튼을 클릭한다. pyspark==3.1.1 pandas streamlit matplotlib 현재 파일 목록은 아래와 같다. 이제 GCP 터미널에서 requirements.

개요 Google Cloud Project에서 Github 계정을 연동하는 과정을 보여준다. 처음 GCP를 사용하는 독자분들은 이전 글을 참조해서 설정을 먼저 진행한다. 참조 : https://dschloe.github.io/gcp/2023/09/spark_installation_gcp/ 터미널 열기 기존 인스턴스는 중지를 시켰기 때문에 이를 다시 시작/재개 버튼을 눌러 활성화 한다. 시작 버튼 클릭과 함께 오늘도 비용을 지불해본다. 브라우저 창에서 열기를 진행한다. Git 설치 터미널에 Git을 설치하는 방법은 다음 명령어를 순차적으로 입력한다. (base) ~$ sudo apt-get update -y (base) ~$ sudo apt-get upgrade -y (base) ~$ sudo apt install git (base) ~$ git --version Git Repo 생성 Github에서 Repo를 만든다.

개요 Spark를 구글 클라우드에 설치하도록 한다. 프로젝트 시작부터 진행한다. 프로젝트 시작 본 화면에서 새로운 프로젝트를 시작한다. 프로젝트명 : mulcampFP VM 시작하기 VM 만들기를 클릭한다. 활성 결제 계정이 없으면 결제계정을 등록한다. 결제계정이 등록되면 다음과 같이 화면이 나오면 VM 설정이 가능하다. 결제계정까지 완료가 되었으면 다음과 같이 Compute Engine API를 사용 버튼을 클릭해준다. 이름은 mulcamp-gcp 지역은 서울로 했다. 비용에 따라 성능을 선택할 수 있다. 호스트 유지보수 시, VM 인스턴스는 마이그레이션을 권장한다. 부팅 디스크는 Ubuntu로 변경했다.

개요 MySQL Workbench를 통해 ERD 작업을 수행하도록 한다. Step 1 - 메뉴 선택 상단 메뉴에서 Database > Reverse Engineer 를 선택한다. Step 2 - Reverse Engineer Database Next 버튼을 클릭한다. Step 3 - Connect to MySQL Server 팝업창에서 root 또는 사용자 비밀번호 입력 후, 확인 버튼을 누르면 아래와 같이 연결이 될 것이다. Step 4 - Schema 선택 classicmodels 스키마를 선택한다. Step 4 - Connect to MySQL Server 비밀번호를 입력한다. Step 5 - 순차적으로 버튼 선택 Next 버튼을 클릭한다.

개요 Delete 문법을 진행하는데, 아래와 같은 에러가 발생하였다. 옵션 설정을 변경하여 코드를 재실행한다. Safe Mode 끄기 아래 코드를 실행한다. SET SQL_SAFE_UPDATES = 0; Edit > Preferences > SQL Editor > Other 에서 Safe Updates 체크되어 있는 것을 삭제한다. 코드 재 실행 Delete 코드를 재 실행한다. DELETE FROM tasks WHERE start_date = DATE('2023-09-14'); 정상적으로 Delete 코드가 실행된 것을 확인할 수 있다.

개요 강의를 위한 CSV 파일을 Workbench를 통해 업로드를 하도록 한다. 교재 판매처 : https://www.yes24.com/Product/Goods/86544423 Workbench 접속 Local instance MySQL을 클릭한다. 최초 설치 진행시 진행한 password를 입력한다. 로그인한 화면은 아래와 같다. Sample 데이터 다운로드 사이트 : https://www.mysqltutorial.org/mysql-sample-database.aspx Download MySQL Sample Database를 클릭하여 다운로드 받는다. 압축파일을 풀면 아래와 같이 mysqlsampledatabase.sql 파일을 확인하다. 쿼리 불러오기 MySQL Workbench을 열고 File > Open SQL Script를 클릭한다. mysqlsampledatabase.sql 파일을 연다. 번개 모양의 아이콘을 클릭하면 쿼리가 실행된다. 좌측 메뉴바에서 Schemas 탭을 클릭 후, 새로고침을 한다.

개요 MySQL 설치를 진행한다. MySQL 다운로드 사이트 : https://dev.mysql.com/downloads/windows/installer/8.0.html 위 화면에서 2번째를 선택한다. 선택 시, 로그인을 해야 하는 상황이 올수도 있다. 회원 가입 후, 재 진행 한다. 다음 화면에서 Download Now버튼을 클릭한다. MySQL 설치 다운로드 설치 프로그램을 실행한다. 아래 메뉴에서 선택적으로 설치가 가능하다. 여기에서는 Full 을 선택하고 설치를 진행하도록 한다. Execute 버튼을 클릭하여 설치를 진행한다. Next 버튼을 클릭한다. 포트 번호 (3306)를 기억한다. 간단하게 접속을 진행하기 위해 두번째 메뉴 선택 후, Next 버튼을 클릭한다.