위와 같이 cat dpkg.log를 해봐도 아무런 내용이 나오지 않습니다. 왜그러나요?

팀원들이 총 3개로 파일을 나누고 replication factor를 3으로 해서 총 9개 블럭이 되는데 설명화면 반으로 나눠서 왼쪽은 replcation factor값이 3이여서 총 9개 블럭인데 갑자기 왜 9블럭x 1 replica 값을 계산 하며 여기서 replica 1이 왜 나오며,..replication factor와는 어떤 차이가 있습니까? 오른쪽화면은 9블럭에서 값자기 또 replica2는 왜 나와서 18블럭이 되나요? replication factor값이 이미 3이 있는데...느닺없이 왼쪽은 1을 곱하고 오른쪽 화면은 2를 곱하는게 뭔지 도무지 이해가 안갑니다. 왜 갑자기 오른쪽에서 2배로 replica를 올리고 비용부담과 IO과부하는 당연하다고 표현하신건가요? replication값 3으로 복제는 이미 끝난거 아닌가요? 곧이어서 replication 곧 3배의 높은 비용이 되는 중복이라는 이런 문제점들의 솔루션을 하둡2.0은 아직 안고있었다. 라고 표현하시고 erasure coding이 나왔다고 하는데 왜 위의 먼저 언급한 설명들이 필요한건가요? 인과관계도 판단이 안되구요 ㅠ 아래 내용들은 강사님의 말을 그대로 적어봤습니다. 읽고 읽어봐도..진짜...초보로써 저 말들이 이해가 되어야 하는건가 싶습니다. ============================================================================== 우선 block replica에 대한 문제점부터 살펴보자. 하둡의 팀원을 샘플텍스트를 3개로 나누기로 결정했따. (example.txt 384M) replication factor를 3으로 가정. A(128M)- A1,A2,A3 B(128M)- B1,B2,B3 C(128M)- C1,C2,C3 총 9개로 쪼개져 클러스터에 배포 전환된다. storage overhead 100%로 자리를 잡는다. 다만 encoding으로 replica를 중복처리하게 되어...각각 block들의 replica는 각각 2개 중복처리 저장이 되기도 합니다. 이제 하나의 replica 를 가진 결과값과 비교할때 현재 block size chuncks의 replica는 1개 기준으로 storage overhead는 200%의 결과값을 가져온다. replica를 2배로 복제하였기 때문에 overhead는 2배값인 200% 의 결과값으로 storage는 2배로 많아지는 비용부담과 IO과부하는 당연하다. 또한 3배의 기본 replication 곧 3배의 높은 비용이 되는 중복이라는 이런 문제점들의 솔루션을 하둡2.0은 아직 안고있었다. 그런 resource와 IO성능개선을 위하여 erasure coding기술을 도입하게된다. 하나의 raid는 운영체계적으로 혹은 논리적으로 하나의 하드디스크로 인식이 되지만 내용의 다양한 sector크기에서 수 메가바이트 데이타 공간까지 다양한 범위로 파티션하는 작업이기에 기존의 중복처리로 여러대 복수 노드들로 인지하는것보다는 시간과 리소스를 적게 잡아먹게된다. 기존하둡 팀원들의 상의 결과에 의하여 나타난 하둡2.0 에 중복데이터들은 총 9개의 블럭들로 디스크 스페이스는 9개의 블록에 해당되는 노드들로 구성되어 리소스를 많이 잡아먹게 된다. 그러나 하둡3.0의 erasure coding은 한 블럭안에 두개의 데이타블럭들을 오버헤드 하도록 돕는다. 이는 기존의 storage overhead를 반으로쪼개므로 디스크 노드갯수가 줄어드는 경험을 하게 된다. 결과적으로 50%의 storage overhead를 요구한다는점으로 기존의 50%의 storage overhead 요구한다는 블록수는 줄어들게 된다. 한개의 파일내에 블럭들을 더 많이 쪼개어도 기존에 중복저장방식에 50%서버 증대수를 대폭 줄어들게 되는것이다.

지금 aws 직전까지 들으면서 같이 코딩했는데 조금 빠르게 완성된 코드와 비교해서 보고싶은데 완성된 코드는 따로 제공하시지는 않나요?? 제공된다면 공부하는데 많은 도움이 될 것 같아서요. 영상 되돌려 보면서 오타찾고, 디버깅하면서 고치면서 보고있는데 완성코드와 비교해보면서 보면 더 좋을것 같습니당 

안녕하세요 제로초님 다름이아니라 passport serialIzeUser 에러 부분 관련 최신 공지사항을 확인헀고, 변경을 해도 에러가 사라지지 않아 제가 놓치고 있는 부분이 있는지 여쭤보려고 질문드립니다! @types/passport/index.d.ts 에 해당부분 복사해서 붙여넣기 했고, passport 부분 index.ts도 수정했는데 에러가 똑같이 유지됩니다! 항상 좋은 강의 감사드립니다!

associate 부분은 설정 안하고 가도 되나요?

오래된 강의에 대한 질문이라 답변이 없으실수도 있겠다고 걱정했는데, 너무너무 감사합니다.^^ "A * 4059 + SEH Chain = 4063"에 대한 답변은 이해가 됩니다. 그렇다면 기존의 Exploit-DB에서 온 코드인 "rop_offset = 2455 "에서 제가 찾은 "rop_offset = 4063"으로 수정하면 계산기가 실행되야하는것 아닌가요??? 하지만 강의에서 설명하신(38829.py 강의 중, 22:30 ~ 23:30 정도입니다.) "!mona pattern_offset 32744431"해서 나온 숫자인 "2915"라는 숫자로 rop_offset을 설정하면 이상하게도 계산기가 실행됩니다. 결론적으로 강의에서 보여주신 "2915"라는 rop_offset은 현재 제 환경에서도 계산기를 실행하는데, 제가 직접 찾은 EIP에서(!mona pattern_offset 66463466 = 4063)는 계산기가 실행되지 않고 프로그램이 종료되어버립니다. 제가 이상하게 실습을 진행했는지 잘 모르겠습니다... 강의를 그대로 따라했는데, 결과가 잘 안 나타나네요;; 처음에는 패턴을 강의에서 설명 안해주셔서 정말 많이 패턴을 수정해보고 했습니다. (삽질을 좀 했습니다;; 앞의 강의를 순차적으로 여러번 보니까 이해가 되었습니다.) 강의 중 결론이 도출되는 부분은 22:25 ~ 23:44 + 27:00 ~ 27:10 정도인것 같습니다 ^^ 그리고 답변 주신 것중에서 "오프셋이 정확하게 측정되지 않는 것은, 보내신 offset length가 craftedreq와 일치하거나 유사한지 확인이 필요한 것으로 보입니다." 라는 말씀을 조금 더 자세히 설명해주셨으면 합니다.. craftedreq란 어떤 의미인지도.. 아직 잘 모르겠습니다.

n = int(input())lst = [list(map(int, input().split())) for _ in range(n)]maximum = 0mid = n // 2for i in range(mid+1): maximum += sum(lst[mid-i][i:n-i])for i in range(1, mid+1): maximum += sum(lst[mid+i][i:n-i])print(maximum)

unshift를 사용하면 모든 요소에 대해서 연산이 발생해서 성능적으로 문제가 생긴다는 내용을 본 기억이 있는데  성능에 문제가 없나요?성능상 문제가 있다면 실무에서는 어떤 식으로 사용하는 지 궁금합니다.

사용자 지정 함수를 만들 때 입력하는 변수의 개수를 고정하지 않을 수도 있나요? 이번 강의에 나왔던 print_multiple_chars() 를 예로 들면 (char c, int n_stars, bool print_newline) 이 중에서 마지막 변수 bool print_newline 란에 true or false 를 입력하면 그에 맞는 출력이, 아무것도 입력하지 않으면 자연스레 false로 인식하도록 함수를 구성할 수도 있는 건가요?

c++은 헤더와 cpp 파일을 구분하여 전방선언한 부분, 실제 코드 부분을 나눠서 관리했는데 C# 강의에서는 선언부와 정의부를 같은 파일 안에서 관리하더군요. 이 점이 c#의 특징인지 아니면 초보자 강의를 고려한 단순화인지 궁금하여 질문 남겨봅니다.

# 베이스 이미지 가져오기 -> Python 공식 이미지 ( dockerhub에 존재 ) FROM python:3.9.0 WORKDIR /home/ RUN git clone https://github.com/isdiscodead/likelion_django_study.git WORKDIR /home/likelion_django_study/ # requirements에 있는 라이브러리들 모두 설치 RUN pip install -r requirements.txt # 환경 변수 가져오기 RUN echo "SECRET_KEY=django-insecure-me&5g=_kl*c1okm22^&(=j02)i6&2tuhpu!au8%oi3b3+fwoxz" > .env # db 연동 RUN python manage.py migrate EXPOSE 8000 CMD ["python", "manage.py", "runserver", "0.0.0.0:8000"] 이후 오류 메시지 pip install --upgrade pip 실행했을 때도 결국 동일한 오류 발생 깃 경로 잘못된 것 없어보임 깃 링크 들어가보면 알 수 있다시피 requirements.txt 멀쩡히 있음 어째서일까요??... ㅠㅠ 

안녕하세요, 강의 잘 듣고 있는 학생입니다. 다름이 아니라 "스프링 통합 테스트"부분에서 기존 메모리에서 진행하던 테스트를 DB랑 연동해서 진행하는 부분에서, 테스트로 진행한 name이 들어가지 않는 중입니다. 테스트 돌릴시 fail은 따로 뜨지 않고, 잘 넘어가는 중입니다. 그리고 id 시퀀스도 하나 증가해서 잘 되는데 name이 등록이 되지 않더라고요. 따로 프로젝트를 실행해서 웹페이지에서 넣으면 문제없이 동작하는 중입니다. (따로 id 시퀀스가 증가가 잘되는 것을 확인한게 웹페이지에서 넣고, 테스트로 돌리고, 다시 웹페이지에서 넣었을시, id가 8,10이 뜨는걸로 확인했습니다.) 어떻게 수정하면 될까요..ㅎ?

스터디 란에 글 올렸습니다 관심 있으신분들 참여 부탁드려요 ㅎ

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- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 오브젝트별로 name이 있고 없고가 다를수 있나요?예를들어 containers에는 name을 작성하는데, 어떤 용도로 쓰이는지 궁금합니다. 그리고 다른 오브젝트들도 이런 name을 가지고있는지, 없다면 왜 없을지 고민이 됩니다.. 있는 오브젝트는 왜 있고, 없는 오브젝트는 왜 없을지.. 통일감이 있어야 되지 않을까 하는 생각에 왜 다른가 고민하게 되어서 질문 드립니다. 아예 labels로만 관리해도 되지않았을까 싶기도 하구요..

ㅊ이렇게 나오는데요 해당 강의에있는 웹 소스코드 그랩님꺼 복사 붙여넣기해도 안되네요. 이 강의 질문에 다른분도 저랑 같은 에러가 발생해서 body 값에 키값을 줫다고하는데 body: 에 뭘 줘야하는지도 모르구요 하드코딩중인데 어떻게 고쳐야하나요..?

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- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 실무에서는 어떤식으로 metadata 의 name과 containers의 name.. 등 여러가지의 name들을 작성하나요? 예를들어 현제 Service강의에서 counter deployment 오브젝트를 생성할때 보면, metadata: name: counter ... containers: - name: counter 이런식으로 이름이 같게 작성을 해주셨습니다. 알아보기 쉽게, 그리고 구분이 갈수있게 하려면 deployment object의 metadata name은 가령 counter-deployment containers의 name은 counter-container 이런식으로 명칭을 구분해두는것이 좋지않을까? 하는 생각이 들었습니다. 현재 label과 name에 대해서 각 오브젝트들을 명명하고, 구분하는 방식에 대해서 혼동이 와서 질문을 드립니다. 읽어주셔서 감사합니다,

저렇게 치면 objest not found! 라고 뜹니다 계정도 root 계정이예요 어떻게 해야할까요?