The Boxer

druid에서 query에 어떤 데이터가 포함되어야 하는지 명시 SQL에서 row단위의 제약을 거는 where 절과 동일하게 볼 수 있음 일반적으로 dimension 에 적용되는 조건이나, metric 에도 적용될 수 있음 query filter 종류 selector 가장 기본적인 filter 특정 dimension의 지정한 값에 해당하는 데이터 추출 extraction function 적용 가능 { "filter": { "type": "selector", "dimension": "d1" , "value": "test" } } column comparison 특정 dimension이 같은 조건에 해당하는 데이터 추출 예시에서 dimension1 = dimension2 와 같은 기능 { "filter": ..

드루이드는 2가지 방식의 쿼리를 통해 데이터를 질의할 수 있다. Druid SQL: 일반적인 SQL로 으로 질의 native queries: JSON 오브젝트 형식이며 http 통신을 통해 post의 body로 담아 질의 여기서 native queries 방식에 대해 알아본다. native queries 드루이드에 데이터를 질의하기 위한 쿼리 http 통신으로 전달되는 JSON 형식이며, post의 body로 전달한다. curl로 질의하는 예시 curl -X POST '{host}:{port}/druid/v2/?pretty' -H 'Content-Type:application/json' -H 'Accept:application/json' -d @{query_json_file} 경량화 되게 설계되어 있으며..

python에서 사용하는 data parsing and validation 라이브러리 parsing과 validation을 담당한다고 적었는데 pydantic이 data를 어떻게 parsing하고 validation 하는지 확인해보자. 작동 순서 정상 파싱이 가능한 경우 from datetime import datetime from typing import List, Tuple from pydantic import BaseModel ​ ​ class Bar(BaseModel): id: int name: str ​ ​ class Foo(BaseModel): id: int name: str numbers: List[int] tup: Tuple[str, int] bar: Bar ​ ​ template = { ..

google cloud functions, azure functions, aws lambda... 이 서비스들은 serverless 컴퓨팅 서비스이다. serverless: 직역하자면 서버가 없다는 의미가 된다. 실제로는 서버가 없다는 의미보다는 개발자가 실질적으로 관리할 서버가 없는 개발 모델을 의미한다. 실제로 서버는 존재하지만 추상화 되어있고, 개발자는 서버에 대한 관리, 프로비저닝, 스케일링 등의 작업을 신경쓰지 않아도 된다. Serverless Framework 위 serverless 서비스를 구성하고 운영하다 보면 배포한 함수에 대한 관리, 환경 설정을 매번 해줄 필요가 있다. 이를 좀 더 편하게 사용하기 위해서 만든 것이 serverless framework며, 단순한 yaml파일 만으로도 ..

python test를 공부하는 과정에서 용어에 대한 정리가 필요하다고 생각하여 정리한다. fixture A software test fixture sets up a system for the software testing process by initializing it, thereby satisfying any preconditions the system may have ref: https://en.wikipedia.org/wiki/Test_fixture#Software 번역하자면 소프트웨어에서 테스트를 진행하기 전에 설정되어야 하는 고정값으로 이해할 수 있다. 테스트를 진행하기 전에 테스트에 대한 환경설정 혹은 테스트 케이스에 대한 값들이 있을 수 있겠다. 예시로 데이터 베이스 설정, 테스트에대한 y..