개요 Google Analytics 4 설치 과정을 정리하였다. 사전준비 본 글에서는 Google Analytics 4 관련 설명은 생략한다. 어느정도 관련 도구를 이해한다는 전제 조건에서 글을 정리한다. 단계별 설치 과정 단계별로 설치 과정을 알아보자. (1) GA4 추적 ID 가져오기 Google Analytics 4 에서 추적 코드를 받는다. 추적 코드는 Admin - Data Streams에서 확인이 가능하다. Add stream 에서 Hugo Website 주소를 입력한 후 설정을 하면 된다.
그럼 MEASUREMENT ID 확인이 가능하다.
G-XXXXXXX 시작하는 ID만 있으면 충분하다.
개요 Python 가상환경을 만든 후, 자동으로 배치 파일이 돌아가도록 하는 코드를 작성하도록 한다. Step 01 - 라이브러리 설치 가상환경을 만든 후, pandas 라이브러리를 설치하도록 한다. $ virtualenv venv $ ./venv/Scripts/activate 만약 에러가 아래와 에러가 생길 경우, $ .\venv\Scripts\activate .\venv\Scripts\activate : 이 시스템에서 스크립트를 실 행할 수 없으므로 C:\Users\h\Desktop\python_batch\venv\ Scripts\activate.ps1 파일을 로드할 수 없습니다. 자세한 내용은 about_Execution_Policies(https://go.microsoft. com/fwlink/?LinkID=135170)를 참조하십시오. 위치 줄:1 문자:1 + .\venv\Scripts\activate + ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ + CategoryInfo : 보안 오류: (:) [], PSSec uri tyException + FullyQualifiedErrorId : UnauthorizedAccess PowerShell을 관리자 권한으로 실행 후 아래 코드를 입력한다.
사전 준비 WSL2가 설치가 되어 있어야 한다. 참고 : https://dschloe.github.io/settings/wsl2_install_on_windows/ 도커 설치 해당 싸이트에 접속한다. (참조 : https://www.docker.com/products/docker-desktop/) 관리자 권한으로 실행 설치가 완료가 되면 Close and Log Out 버튼이 나오면 클릭하면 윈도우 로그아웃이 진행되기 때문에, 다시 재 로그인을 하도록 한다. 아래 그림 메뉴 우측 상단에 Sign In 버튼을 클릭해 로그인을 한다. 도커 Settings 창에 들어가서 아래 그림처럼 변경후 Apply & Restart 버튼을 클릭한다. 테스트 PowerShell에서 도커 명령어가 실행되는지 확인한다. PS C:\Users\h> docker ps CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES PS C:\Users\h> docker --version Docker version 20.
Step 0. 설정을 통해 Hyper-V 역할 활성화 Windows 기능 사용/사용 안 함 재부팅을 해야 한다. Step 1. WSL2 설치 과정 Windows PowerShell 관리자로 실행 후 다음 명령어 입력 $ dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart $ dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart 위 명령어 실행 후, 재부팅 필수 x64 머신용 최신 WSL2 Linux 커널 업데이트 패키지를 다운로드 받아 안내에 따라 설치합니다. Windows Powershell 열고 아래 코드 실행 $ wsl --set-default-version 2 WSL 2와의 주요 차이점에 대한 자세한 내용은 https://aka.
개요 Grafana 대시보드를 다운로드 받고, 그래프를 작성한다. DB 연동을 통해 대시보드를 작성해본다. 설치 Grafana Download 사이트 : https://grafana.com/grafana/download?edition=oss&platform=windows 오픈소스로 다운로드 받는다. 설치가 끝난 이후에는 localhost:3000/login에 접속을 할 수 있다. Sign in 페이지가 나오면 admin을 각각 입력하면, 패스워드 변경하는 입력이 나오면 그 때 각자 본인에게 맞는 패스워드로 변경한다. 필자는 12345678로 지정했다. 첫번째 대시보드 Dashboard를 클릭한다. Add a new panel를 클릭한다. 아래 그림에서 Data source를 클릭한다. Query 탭에 Grafana를 선택한 상태에서 우측 상단의 Apply 버튼을 클릭한다.
개요 MySQL 관리자 계정인 root로 DB 관리시스템에 접속 후 DB를 생성한다. 사전준비 MySQL 설치 및 환경변수를 설정한다. 참조 : https://dschloe.github.io/settings/mysql_installation_windows11/ DB 생성 콘솔창에서 MySQL 명령을 실행한다. C:\Users\your_name>mysql -uroot -p Enter password: **** Welcome to the MySQL monitor. Commands end with ; or \g. Your MySQL connection id is 19 Server version: 8.0.28 MySQL Community Server - GPL Copyright (c) 2000, 2022, Oracle and/or its affiliates. Oracle is a registered trademark of Oracle Corporation and/or its affiliates.
개요 Windows 11에 MySQL을 설치합니다. MySQL 챗봇 시스템의 학습 데이터 관리 위해 MySQL을 사용함 설치 주소 : https://dev.mysql.com/downloads/ MySQL Installer for Windows 파일을 선택함 MSI Installer를 다운로드 받는다. 다운로드 받은 파일을 순차적으로 설치 한다. 비밀번호는 잃어버리면 안된다. (비번 : 1234) 앞서 설정한 비밀번호를 입력하고 체크 버튼을 누른다. 정상적으로 설치가 완료되었다. 윈도우에서 돋보기 모양을 누른 후, MySQL 8.0 Command Line Client를 클릭한다. root 계정 비밀번호를 입력 후 접속한다. 비밀번호 1234를 클릭한다. 환경변수 설정 환경변수 설정을 하지 않으면 cmd 명령어 창에서 mysql 명령어를 사용할 수 없다.
동기부여 블로그 광고수익 비교 글을 보게 되었다. 그런데, 현재 운영중인 이 블로그의 일일 방문자수가 300-400명이어서 방치하면 안될 것 같았다. 간단하게 Google Adsense를 Hugo Website에 추가하도록 한다.
사전준비 먼저 Hugo Website는 Google Analytics와 미리 연동이 되어 있어야 한다. 참조 : Hugo 블로그에 Google analytics 추가하기 Google Adsense 우선 Google Adsense에 접속한다.
Google Ads에서 아래 그림과 같이 사이트를 클릭한다. 사이트 추가 버튼을 누른다. 본인의 블로그 URL을 추가한다. HTML Tag를 복사하고, 검토 요청 버튼을 클릭한다.
개요 카카오톡 오픈 빌더 챗봇을 만드는 과정을 보여준다. 회원가입이 필요할 수 있다. 카카오톡 채널을 만든다. 등록하기 구글 검색창에서 카카오톡 오픈 빌더를 검색한다.. 로그인을 하도록 한다.. 챗봇 관리자센터 OBT 참여 신청 메뉴가 나오는지 확인한다. 카카오톡 채널 관리자 가입 카카오톡 관리자 채널에서 새로운 채널을 만든다.. URL : https://center-pf.kakao.com/ 아래 화면에서 새 채널 만들기를 클릭한다. 채널을 개설한다. 프로필 사진, 소개글은 추후에 작성이 가능하다. 작성이 끝나면 확인 버튼을 클릭한다. 이상이 없다면, ‘네, 입력한 정보로 개설하겠습니다.
개요 간단하게 Spark Tutorial을 활용하여 Web UI를 가동한다. Spark Submit을 활용한다. 파이썬 가상환경 파이썬 가상환경을 작성한다. (필자의 경로는 pyskt_tutorial) $ pwd /mnt/c/hadoop/pyskt_tutorial 가상환경을 생성한다. evan@evan:/mnt/c/hadoop/pyskt_tutorial$ virtualenv venv 생성된 가상환경에 접속한다. evan@evan:/mnt/c/hadoop/pyskt_tutorial$ source venv/bin/activate (venv) evan@evan:/mnt/c/hadoop/pyskt_tutorial$ PySpark 설치 pyspark를 설치한다. (venv) evan@evan:/mnt/c/hadoop/pyskt_tutorial$ pip install pyspark Requirement already satisfied: pyspark in ./venv/lib/python3.8/site-packages (3.2.1) Requirement already satisfied: py4j==0.10.9.3 in ./venv/lib/python3.8/site-packages (from pyspark) (0.10.9.3) 데이터 생성 가상의 데이터를 생성한다. 소스파일과 구분 위해 data 폴더를 만든 후, 마크다운 파일을 하나 만들 것이다.