# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one # or more contributor license agreements. See the NOTICE file # distributed with this work for additional information # regarding copyright ownership. The ASF licenses this file # to you under the Apache License, Version 2.0 (the # "License"); you may not use this file except in compliance # with the License. You may obtain a copy of the License at # # http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 # # Unless required by applicable law or agreed to in writing, # software distributed under the License is distributed on an # "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY # KIND, either express or implied. See the License for the # specific language governing permissions and limitations # under the License. # # Basic Airflow cluster configuration for CeleryExecutor with Redis and PostgreSQL. # # WARNING: This configuration is for local development. Do not use it in a production deployment. # # This configuration supports basic configuration using environment variables or an .env file # The following variables are supported: # # AIRFLOW_IMAGE_NAME - Docker image name used to run Airflow. # Default: apache/airflow:3.0.2 # AIRFLOW_UID - User ID in Airflow containers # Default: 50000 # AIRFLOW_PROJ_DIR - Base path to which all the files will be volumed. # Default: . # Those configurations are useful mostly in case of standalone testing/running Airflow in test/try-out mode # # _AIRFLOW_WWW_USER_USERNAME - Username for the administrator account (if requested). # Default: airflow # _AIRFLOW_WWW_USER_PASSWORD - Password for the administrator account (if requested). # Default: airflow # _PIP_ADDITIONAL_REQUIREMENTS - Additional PIP requirements to add when starting all containers. # Use this option ONLY for quick checks. Installing requirements at container # startup is done EVERY TIME the service is started. # A better way is to build a custom image or extend the official image # as described in https://airflow.apache.org/docs/docker-stack/build.html. # Default: '' # # Feel free to modify this file to suit your needs. --- x-airflow-common: &airflow-common # In order to add custom dependencies or upgrade provider distributions you can use your extended image. # Comment the image line, place your Dockerfile in the directory where you placed the docker-compose.yaml # and uncomment the "build" line below, Then run `docker-compose build` to build the images. image: ${AIRFLOW_IMAGE_NAME:-apache/airflow:3.0.2} # build: . environment: &airflow-common-env AIRFLOW__CORE__EXECUTOR: CeleryExecutor AIRFLOW__CORE__AUTH_MANAGER: airflow.providers.fab.auth_manager.fab_auth_manager.FabAuthManager AIRFLOW__DATABASE__SQL_ALCHEMY_CONN: postgresql+psycopg2://airflow:airflow@postgres/airflow AIRFLOW__CELERY__RESULT_BACKEND: db+postgresql://airflow:airflow@postgres/airflow AIRFLOW__CELERY__BROKER_URL: redis://:@redis:6379/0 AIRFLOW__CORE__FERNET_KEY: '' AIRFLOW__CORE__DAGS_ARE_PAUSED_AT_CREATION: 'true' AIRFLOW__CORE__LOAD_EXAMPLES: 'true' AIRFLOW__CORE__EXECUTION_API_SERVER_URL: 'http://airflow-apiserver:8080/execution/' # yamllint disable rule:line-length # Use simple http server on scheduler for health checks # See https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/administration-and-deployment/logging-monitoring/check-health.html#scheduler-health-check-server # yamllint enable rule:line-length AIRFLOW__SCHEDULER__ENABLE_HEALTH_CHECK: 'true' # WARNING: Use _PIP_ADDITIONAL_REQUIREMENTS option ONLY for a quick checks # for other purpose (development, test and especially production usage) build/extend Airflow image. _PIP_ADDITIONAL_REQUIREMENTS: ${_PIP_ADDITIONAL_REQUIREMENTS:-} # The following line can be used to set a custom config file, stored in the local config folder AIRFLOW_CONFIG: '/opt/airflow/config/airflow.cfg' volumes: - ${AIRFLOW_PROJ_DIR:-.}/airflow/dags:/opt/airflow/dags - ${AIRFLOW_PROJ_DIR:-.}/logs:/opt/airflow/logs - ${AIRFLOW_PROJ_DIR:-.}/config:/opt/airflow/config - ${AIRFLOW_PROJ_DIR:-.}/airflow/plugins:/opt/airflow/plugins - ${AIRFLOW_PROJ_DIR:-.}/airflow/files:/opt/airflow/files user: "${AIRFLOW_UID:-50000}:0" depends_on: &airflow-common-depends-on redis: condition: service_healthy postgres: condition: service_healthy services: postgres_custom: image: postgres:13 environment: POSTGRES_USER: leeyujin POSTGRES_PASSWORD: leeyujin POSTGRES_DB: leeyujin volumes: - postgres-custom-db-volume:/var/lib/postgresql/data ports: - 5432:5432 networks: network_custom: ipv4_address: 172.28.0.3 postgres: image: postgres:13 environment: POSTGRES_USER: airflow POSTGRES_PASSWORD: airflow POSTGRES_DB: airflow volumes: - postgres-db-volume:/var/lib/postgresql/data healthcheck: test: ["CMD", "pg_isready", "-U", "airflow"] interval: 10s retries: 5 start_period: 5s restart: always ports: - 5431:5432 networks: network_custom: ipv4_address: 172.28.0.4 redis: # Redis is limited to 7.2-bookworm due to licencing change # https://redis.io/blog/redis-adopts-dual-source-available-licensing/ image: redis:7.2-bookworm expose: - 6379 healthcheck: test: ["CMD", "redis-cli", "ping"] interval: 10s timeout: 30s retries: 50 start_period: 30s restart: always networks: network_custom: ipv4_address: 172.28.0.5 airflow-apiserver: <<: *airflow-common command: api-server ports: - "8080:8080" healthcheck: test: ["CMD", "curl", "--fail", "http://localhost:8080/api/v2/version"] interval: 30s timeout: 10s retries: 5 start_period: 30s restart: always depends_on: <<: *airflow-common-depends-on airflow-init: condition: service_completed_successfully networks: network_custom: ipv4_address: 172.28.0.6 airflow-scheduler: <<: *airflow-common command: scheduler healthcheck: test: ["CMD", "curl", "--fail", "http://localhost:8974/health"] interval: 30s timeout: 10s retries: 5 start_period: 30s restart: always depends_on: <<: *airflow-common-depends-on airflow-init: condition: service_completed_successfully networks: network_custom: ipv4_address: 172.28.0.7 postgres 실습 때문에 yaml 파일 수정 후부터 만든 모든 파일이 web ui에 안 올라가져요.. git을 통해 로컬이나 컨테이너 각 디렉토리에는 파일들이 잘 들어가있습니다. dag 파일 코드 오류일까봐 이미 올라가져있던 파일 코드 복붙해서 test_dag.py를 만들었는데 그것도 안 올라갑니다ㅜㅜ..
문제에서 get()메소드가 static 메소드인데 static이 아닌 멤머 name값을 리턴해서 오류가 발생한다고 하셨습니다. 근데 main함수나 다른데서 get() 메소드를 실행하는 부분이 없는데도 오류가 발생하는건가요? 추가로 name 변수가 private static String name; 으로 선언된다면 오류가 발생하지 않는건지도 궁금합니다.
public class ArithmeticExceptionExample { public static void main (String[] args) { try { int result = 10 / 0 ; // 여기서 ArithmeticException 발생 } catch(AritheticException e) { System.out.println( "에러: 0으로 나눌 수 없습니다!" ); }catch (Exception e) { System.out.println( "에러 발생" ); } finally { System.out.println( "이 블록은 항상 실행됩니다!" ); } 질문 25년 1회시험에 이런방식의 문제가 출체되었는데,, "에러발생" 출력이되어야 하나요? 아니면 생략되어야 하나요?
안녕하세요. docker-compose down시 계속 permission denined가 뜹니다. 우선 저는 가상머신 os:ubuntu에서 프로젝트를 진행중이며, sudo 붙여서 종료 시도, sudo docker kill 로도 강제 종료를 시도했지만 permission denined이라 다 실패하였습니다. 최후의 수단으로 docker설치 삭제 후, 재설치도 해보았지만 안타깝게도 실패하였습니다. 하여 container를 종료하려고 할 때마다 가상머신 종료하고 다시 들어가야하는 매우 불편하고도 불운한 상황에 처해있습니다. groups를 통해 docker가 있는 것도 확인하였습니다. 도저히 왜 안되는지 모르겠습니다. 도움이 절실합니다... 감사합니다.ㅠ
다른 분이 질문해서 해설 올려주신거 봤는데도 저는 아직 이해를 못했습니다. car.start()는 void start-Tesia Model3시동걸기인데 car.stop()는 왜 Tesia Model3정지가 아니고 Tesia Model3정지 및 전원끄기인가요? 용기내서 질문하는거니까 귀찮으셔도 해설 부탁드립니다
10분40초 예제에서 super을 제거했을 시 자식 생성자의 ECar는 호출시에 기본 생성자가 호출 되지 않나요 ? 제가 강의를 들으며 이해하기론 출력값이 Car() // 부모 기본 생성자 ECar() // 자식 기본 생성자 ECar(75) 라고 나와야 한다고 생각했는데 어떤 경우에서는 부모 기본 생성자만 호출되고 어떤 경우에서는 자식 기본 생성자까지 호출되는지 헷갈립니다. 예로 7분에 나오는 예제는 호출시 Car constructor(부모 기본 생성자)가 먼저 호출이 되고 ElectricCar constructor(자식 기본 생성자)가 호출이 된 반면에 위의 예제에서는 왜 부모 기본 생성자만 호출되는 이유가 궁금합니다.
강의를 보고 커서 AI를 사용해 AI 주가 예측 전략과 테마주 전략을 한국투자증권 api를 사용해 자동 매매를 구축해서 실제로 사용 중인데요 지금은 계좌랑 전략 1:1 매치로 굴리고 있는데 마지막 강의에서 말한 OMS 시스템을 구축해서 하나의 계좌에서 여러 전략을 사용하고 싶은데 어떤 것을 참고해서 해야 할지 모르겠습니다 혹시 이것과 관련해서 추가적인 강의 영상을 찍을 계획이 있으신가요? 아니면 참고할만한 자료나 방법을 알려주시면 감사하겠습니다