현상 github에서 저장소 생성 후 저장소 주소를 remote에 입력(git remote add origin https://github…..)했고, 로컬에서도 정상적으로 초기화(git init)했는데도 git pull 또는 git merge 명령이 동작하지 않고 git push origin master시 [rejected] master -> master (non-fast-forward)이런 에러가 발생하는 경우 원인 깃허브에 생성된 원격 저장소와 로컬에 생성된 저장소 간 공통분모가 없는 상태에서 병합하려는 시도로 인해 발생. 기본적으로 관련 없는 두 저장소를 병합하는 것은 안되도록 설정되어 있음. 해결방법 아래와 같이 git pull 시에 –allow-unrelated-histories 옵션 추가하여 ..

remote: Permission to 403 remote: Permission to ~ denied to id(xxx). fatal: unable to access 'https://github.com/~': The requested URL returned error: 403 a라는 github 아이디로 '최초' 글로벌 유저를 등록 후 b라는 github 아이디로 글로벌유저를 등록 후 git push를 하게 되면 기존에 최초 등록한 a아이디를 바라보고 있기에 에러를 발생시키는 것이었습니다. spolight 검색을 통해 keychain Access.app 또는 키체인 접근을 실행합니다. 오른쪽 상단에 검색창에 github.com 을 검색합니다. 리스트에 보이는 github.com 더블클릭 후 계정과 암호를..

몽고디비 서버에서도 다른 대용량 분산 NoSQL DBMS처럼 맵리듀스 기능을 제공한다. 맵리듀스와 유사한 집계(Aggregations)기능도 제공하지만 더욱 복잡한 패턴의 분석은 맵리듀스 기능이 필요 할 수도 있다. 몽고디비의 맵리듀스는 자바스크립트 언어의 문법을 사용하여 구현한다. 즉, 내부적으로는 자바스크립트 엔진을 이용한다는 뜻이다. 몽고디비가 현재까지 SpiderMonkey, V8 등의 자바스크립트 엔진을 사용했지만 현재는 SpiderMonkey 엔진을 기본으로 사용한다. 두 엔진의 차이가 여기서 이야기할 내용은 아니지만 간단히 아래와 같은 차이를 갖는다. V8 엔진은 멀티 프로세스 방식이며, SpiderMonkey는 단일 프로세스 내에서 멀티 스레드로 작동한다. 어찌됬든 몽고디비에서 성능이 더 ..

파이프라인 집계(Pipeline Aggregations)는 다른 집계와 달리 쿼리 조건에 부합하는 문서에 대해 집계를 수행하는 것이 아니라, 다른 집계로 생성된 버킷을 참조해서 집계를 수행한다. 집계 또는 중첩된 집계를 통해 생성된 버킷을 사용해 추가적으로 계산을 수행한다고 보면 된다. 파이프라인 집계에는 부모(Parent), 형제(Sibling)라는 두 가지 유형이 있다. 파이프라인 집계를 수행할 때는 buckets_path 파라미터를 사용해 참조할 집계의 경로를 지정함으로써 체인 형식으로 집계 간의 연산이 이뤄진다. 파이프라인 집계는 모든 집계가 완료된 후에 생성된 버킷을 사용하기 때문에 하위 집계를 가질 수는 없지만 다른 파이프라인 집계와는 buckets_path를 통해 참조하도록 지정할 수 있다...

이번 포스팅은 엘라스틱서치 Aggregation(집계) API 두번째 글이다. 이번 글에서는 집계중 버킷집계(Bucket)에 대해 알아볼 것이다. 우선 버킷 집계는 메트릭 집계와는 다르게 메트릭을 계산하지 않고 버킷을 생성한다. 생성되는 버킷은 쿼리와 함께 수행되어 쿼리 결과에 따른 컨텍스트 내에서 집계가 이뤄진다. 이렇게 집계된 버킷은 또 다시 하위에서 집계를 한번 더 수행해서 집계된 결과에 대해 중첩된 집계 수행이 가능하다. 버킷이 생성되는 것은 집계 결과 집합을 메모리에 저장한다는 것이기 때문에 너무 많은 중첩 집계는 메모리 사용량을 점점 높히기에 성능에 악영향을 줄 수 있다. 이러한 문제때문에 엘라스틱서치는 설정으로 최대 버킷수를 조정할 수 있다. > search.max_buckets 버킷의 크기..

이번에 다루어볼 내용은 엘라스틱서치 Aggregation API이다. 해당 기능은 SQL과 비교하면 Group by의 기능과 아주 유사하다. 즉, 문서 데이터를 그룹화해서 각종 통계 지표 만들어 낼 수 있다. 엘라스틱서치의 집계(Aggregation) 통계 분석을 위한 프로그램은 아주 많다. 하지만 실시간에 가깝게 어떠한 대용량의 데이터를 처리하여 분석 결과를 내놓은 프로그램은 많지 않다. 즉, RDBMS이나 하둡등의 대용량 데이터를 적재하고 배치등을 돌려 분석을 내는 것이 대부분이다. 하지만 엘라스틱서치는 많은 양의 데이터를 조각내어(샤딩)내어 관리하며 그 덕분에 다른 분석 프로그램보다 거의 실시간에 가까운 통계 결과를 만들어낼 수 있다. 하지만 집계기능은 일반 검색 기능보다 훨씬 더 많은 리소스를 소..