학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) 강의에서 다운캐스팅에 관해 이야기를 해주셨습니다. 부모 클래스인 Parent 타입의 변수에 Parent 인스턴스를 생성해서 참조값을 해당 참조변수에 넣고 Child 타입의 참조변수에 다운캐스팅을 하고 나서 해당 child 메서드를 호출하려고 했을 떄 오류가 발생했습니다. 여기서 영한님이 말씀해주신대로 생각해보면 Parent 인스턴스를 생성했을 때, 해당 메모리 안에 Parent 타입의 클래스 정보만을 저장했을테고 자식에 대한 정보가 해당 메모리 주소값 안에 없다. 따라서 다운캐스팅을 해도 자식클래스 메서드를 호출하지 못한다 -> 라고 생각하면 되는 건가요? 그렇지만 다시 생각해보면 메서드는 메서드 영역 내에서 가져다가 호출하는 방식인데, 그렇게 된다면 자식 클래스의 메서드 또한 메서드 영역내에서 불러오면 되니까 호출이 가능한 게 아닐까요..? 궁금하네요
docker exec -it kafka kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9092 --create --topic testTopic 위와 같이 터미널에 토픽생성하는 명령어를 작성하면 아무것도 |움직이지 않고 터미널이 멈춥니다. 도커는 정상적으로 실행하고 kafka,zookeeper도 정상적으로 실행되어있습니다. 도커를 삭제하고 다시 다운로드해서 docker compose사용해서 kafka,zookeeper이미지 다시 작동시켜도 위와같이 토픽생성 명령어 입력하고 작동시 아무것도 안하고 멈춥니다.. (p.s 카프카 컨테이너 cli들어가서도 토픽 생성 명령어 작동시켜도 작동안합니다.) 혹시 해당 문제 해결법 아실까요..?
안녕하세요 선생님 🙂 airflow 실습중에 airflow의 병렬처리에서 메시지 큐가 어떻게 처리되는지 궁금하여 질문드립니다! celery와 k8s를 병렬처리에 사용함에 있어서 메시지 큐를 별도로 설정하지 않는것 같은데요. 이 둘은 메시지 큐를 알아서 처리해주는건거요? celery와 k8s를 사용한 병렬 처리방식은 이해못해서 일단은 concurrent 패키지의 ThreadPoolExecutor 사용하여 병렬 처리를 하였습니다. airflow에서 병렬처리시 일반적으로 threadPool을 사용하는지도 궁금합니다. threadPool이 일반적이지 않다면 어떤 방식으로 병렬 처리를 하는지 궁금합니다! 항상 감사합니다! 🙂
안녕하세요 선생님 색션8 2장에서 docker-compose.yaml파일을 수정 하고 sudo docker compose up 하니 docker-compose.yaml: services.airflow-scheduler.depends_on.networks condition is required 라는 오류가 납니다. 코드는 # 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:2.7.3 # 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. --- version: '3.8' x-airflow-common: &airflow-common # In order to add custom dependencies or upgrade provider packages 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:2.7.3} # build: . environment: &airflow-common-env AIRFLOW__CORE__EXECUTOR: CeleryExecutor AIRFLOW__DATABASE__SQL_ALCHEMY_CONN: postgresql+psycopg2://airflow:airflow@postgres/airflow # For backward compatibility, with Airflow <2.3 AIRFLOW__CORE__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__API__AUTH_BACKENDS: 'airflow.api.auth.backend.basic_auth,airflow.api.auth.backend.session' # 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:-} AIRFLOW__SMTP__SMTP_HOST: 'smtp.gmail.com' AIRFLOW__SMTP__SMTP_USER: '' AIRFLOW__SMTP__SMTP_PASSWORD: '' AIRFLOW__SMTP__SMTP_PORT: 587 AIRFLOW__SMTP__SMTP_MAIL_FROM: '' 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: userbbs POSTGRES_PASSWORD: userbbs POSGRES_DB: userbbs TZ: Asia/Seoul 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: image: redis:latest 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-webserver: <<: *airflow-common command: webserver ports: - "8080:8080" healthcheck: test: ["CMD", "curl", "--fail", "http://localhost:8080/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: 172.28.0.6 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 airflow-worker: <<: *airflow-common command: celery worker healthcheck: # yamllint disable rule:line-length test: - "CMD-SHELL" - 'celery --app airflow.providers.celery.executors.celery_executor.app inspect ping -d "celery@$${HOSTNAME}" || celery --app airflow.executors.celery_executor.app inspect ping -d "celery@$${HOSTNAME}"' interval: 30s timeout: 10s retries: 5 start_period: 30s environment: <<: *airflow-common-env # Required to handle warm shutdown of the celery workers properly # See https://airflow.apache.org/docs/docker-stack/entrypoint.html#signal-propagation DUMB_INIT_SETSID: "0" restart: always depends_on: <<: *airflow-common-depends-on airflow-init: condition: service_completed_successfully networks: network_custom: ipv4_address: 172.28.0.8 airflow-triggerer: <<: *airflow-common command: triggerer healthcheck: test: ["CMD-SHELL", 'airflow jobs check --job-type TriggererJob --hostname "$${HOSTNAME}"'] interval: 30s timeout: 10s retries: 5 start_period: 30s restart: always depends_on: <<: *airflow-common-depends-on airflow-init: condition: service_completed_successfully networks: network_custom: ipv4_address: 172.28.0.9 airflow-init: <<: *airflow-common entrypoint: /bin/bash # yamllint disable rule:line-length command: - -c - | function ver() { printf "%04d%04d%04d%04d" $${1//./ } } airflow_version=$$(AIRFLOW__LOGGING__LOGGING_LEVEL=INFO && gosu airflow airflow version) airflow_version_comparable=$$(ver $${airflow_version}) min_airflow_version=2.2.0 min_airflow_version_comparable=$$(ver $${min_airflow_version}) if (( airflow_version_comparable < min_airflow_version_comparable )); then echo echo -e "\033[1;31mERROR!!!: Too old Airflow version $${airflow_version}!\e[0m" echo "The minimum Airflow version supported: $${min_airflow_version}. Only use this or higher!" echo exit 1 fi if [[ -z " 입니다. 어디서 잘못 된걸까요?
========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예) [질문 내용] 페이징, 정렬에 대해서 질문이 있습니다. 1. 이렇게 했을 때 페이지 처리와 정렬이 되었습니다. 2. OrderSpecifier로 변환 3. Querydsl4RepositorySupport 질문 1 : 1~3의 차이점이 궁금합니다. 질문 2 : 상황에 따라서 다르겠지만 1~3중 실무에서는 주로 어떤 것을 사용하나요? 질문 3 : 1번과 3번의 차이는 1번으로 했을 때 루트 엔티티 범 위를 넘어가는 동적 정렬 기능이 필요할 때 orderBy에는 한계점이 있어서 Querydsl4RepositorySupport을 선택해서 사용하는 것인가요? 질문 4 : Querydsl4RepositorySupport에서 fetchCount들이 있는데 곧 지원이 끊기는데 여기서는 어떻게 변화시켜야할지 잘 모르겠습니다... 질문 5 이렇게 사용했을 때 정렬을 사용하려고 하면 .orderBy를 사용하면 되는건가요? 아니면 다른 방법이 있나요?
7분 08초 정도에 회원가입 테스트 코드를 실행하는 부분에서요,,! MemberServiceTest 클래스에 @Transactional을 걸어서 회원가입() 메소드를 하나의 트랜잭션으로 관리하는 것으로 이해했습니다... memberService.join(member); 으로 persistence context에 member를 영속화 시킨 상태인데, 그 다음 코드인 memberRepository.findOne(savedId);에서, 왜 select 문이 나가는거죠? 하나의 트랜잭션이고, member가 영속 상태라서 1차 캐시에서 관리되면, context에서 가져와야 하는게 아닌가요?... 트랜잭션을 롤백한다는 것의 의미가 DB의 트랜잭션을 롤백한다는 것 뿐만 아닌 영속성 컨텍스트도 롤백하는 것을 의미하나요?.. 만약 그렇다면, 저는 @Transactional을 메소드 단위로 걸었는데, 왜 회원가입() 메소드 중간에 롤백이 되는 건가요?..ㅠ 아예 애초부터 스프링에서의 트랜잭션 롤백은 영속성 컨텍스트에 반영조차 하지 않는 거라고 봐야 하나요?.. 너무 헷갈립니다 ㅠ.ㅠ
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx ) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG ) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] 여기에 질문 내용을 남겨주세요. JUnit5를 사용하여 테스트 코드를 작성 중인데, JUnit4와는 다르게 @Test(expected = ) 사용이 불가하더라고요. 다음과 같이 테스트 코드를 작성하면 될까요? @Test public void 중복_회원_예약() throws Exception { //given Member member1 = new Member(); member1.setName("kim"); Member member2 = new Member(); member2.setName("kim"); //when memberService.join(member1); assertThrows(IllegalStateException.class, () -> { memberService.join(member2); }); }
안녕하세요 강사님! 우선 양질의 강의 잘 듣고 있다는 말씀 드리고 싶습니다. Spring Security 에서 AuthenticationProvider 를 찾아서 인증을 위임하는 역할을 수행하는 ProviderManger 도 옵저버 패턴을 사용하고있다고 볼 수 있을까요? ProviderManager (AuthenticationManager) 에서 AuthenticationProvider 들을 가져온후 이들을 순회하며 인증위임을 시키는 코드입니다 단순히 supports() 를 통해 인증을 위임시킬 AuthenticationProvider 들을 골라내는 것뿐, 이것도 옵저버 패턴이 적용된 예인지 알고 싶습니다.
안녕하세요 현재 프로젝트 세팅 및 테스트를 진행 중입니다. spring boot가 3이상으로 제한된 상황속에서 진행중이며, 강의 내용을 따라하고 있습니다! build.gradle은 https://docs.google.com/document/d/1j0jcJ9EoXMGzwAA2H0b9TOvRtpwlxI5Dtn3sRtuXQas/edit#heading=h.vfy9wirpglmx 를 복/붙 하였습니다. plugins { id 'java' id 'org.springframework.boot' version '3.2.0' id 'io.spring.dependency-management' version '1.1.4' } group = 'study' version = '0.0.1-SNAPSHOT' sourceCompatibility = '17' configurations { compileOnly { extendsFrom annotationProcessor } } repositories { mavenCentral() } dependencies { implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-jpa' implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-web' implementation 'com.github.gavlyukovskiy:p6spy-spring-boot-starter:1.9.0' compileOnly 'org.projectlombok:lombok' runtimeOnly 'com.h2database:h2' annotationProcessor 'org.projectlombok:lombok' testImplementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-test' //test 롬복 사용 testCompileOnly 'org.projectlombok:lombok' testAnnotationProcessor 'org.projectlombok:lombok' //Querydsl 추가 implementation 'com.querydsl:querydsl-jpa:5.0.0:jakarta' annotationProcessor "com.querydsl:querydsl-apt:${dependencyManagement.importedProperties['querydsl.version']}:jakarta" annotationProcessor "jakarta.annotation:jakarta.annotation-api" annotationProcessor "jakarta.persistence:jakarta.persistence-api" } tasks.named('test') { useJUnitPlatform() } clean { delete file('src/main/generated') } 질문은 크게 3가지입니다. build/other/compileQuerydsl은 표기가 안되는데 다른 답변을 보니 springboot3으로 올라가며 compileQuerydsl은 표기가 안된다고 하신 것 같은데 맞을까요? 정확한 Q파일의 생성 위치가 궁굼합니다.! 강의상에서는 src/main에 둬도 괜찮지만, 버전관리 시스템(git)에는 추가 되지 않는게 좋다고 하셨던 것 같은데 맞나요? build에만 Q파일이 생성되는게 좋나요? 올려주신 google doc의 build.gradle로 진행하면, Q파일이 build/annotationProcessor아래 생성됩다... 뭐가 문제일까요? docs에 올려주신 build.gradle에서 build clean을 진행할 때 'src/main/generated'의 폴더를 삭제하는 이유가 무엇일까요? (현재 저는 Q파일을 build/ 아래 관리하고있는데, src/main/generate 아래 Q파일을 생성하시는 분들에만 해당 되는 내용인가요?) 답변해주시면 감사하겠습니다!
@JoinColumn(name = "MEMBER_ID) List<AddressEntity> addressHistory = .. 다대일이 아닌 일대다로 매핑한 이유가 있을까요? 앞에서 다쪽에 @JoinColumn하는 것을 추천하셨는데 일쪽에 연관관계 주인을 잡은 이유가 궁금합니다.
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] 여기에 질문 내용을 남겨주세요. 제 프로젝트 압축파일입니다. https://drive.google.com/file/d/1CsFmsNczcupxGIQTMM_-uA7EQFzu3KRq/view?usp=sharing JpaMain에서 Movie movie = new Movie(); movie.setDirector("aaa"); movie.setActor("asdf"); movie.setName("바람과 함께 사라지다"); movie.setPrice(10000); em.persist(movie); em.flush(); em.clear(); 에 의해 movie가 insert되어야하는데 실제로 데이터베이스의 MOVIE테이블을 조회해보면 아무것도 없습니다. 그리고 아래와 같은 에러로그가 뜨는데 어떻게 해야할지 모르겠어서 질문드립니다! https://drive.google.com/file/d/1YCpr2ZBFSC84lw3wvn5wks22DVx1GHAM/view?usp=sharing
안녕하세요 선생님! 지금 DBeaver에 DB 연결하는 과정 진행중에있는데, 제가 기존에 5432포트를 사용하고있어서 그런지 아래와같이 에러가 발생합니다. 이런 경우에는 yaml 파일에서 포트를 임의로 수정해도 괜찮을까요? 임의로 수정했을때 혹시 이후의 과정에서 문제가 없는지 궁금합니다. 그리고 동일번호의 포트는 DBeaver에서 2개 이상 쓸수없는게 맞는지도 궁금합니다
안녕하세요. 라인 여러 줄 복사할 때 범위 지정 후 ctrl d 하는 거는 이해했는데 라인 맨 앞으로 이동 후 범위 지정할 때는 어떻게 쓰나요? 이전 영상에서 설명해 주셨는데 따로 필기 안 하고 지나가서 찾아보려니까 못 찾겠네요ㅜㅜ 윈도우 기준 home 키 써서 라인 맨 앞으로 간 다음에 ctrl w 하신 건가요? 영상 보니 라인 전체 복사가 한 번에 이루어지는 것 같아 궁금해서 질문 남겨 봅니다. 미리 답변 감사합니다!
선생님 안녕하세요 좋은 강의 감사합니다. section 8, connection 과 hook 강의 9분 대에서 처음으로 postgres 서버와 연결하는 부분에서 연결이 안된다고 에러가 뜨는데요 에러내용은 아래와 같습니다. 참고로 저는 5432 포트 대신 5429 포트를 사용했고, dbeaver 상에 postgres도 제대로 연결이 되었고, py_opr_drct_insrt 테이블도 제대로 만들어졌습니다. 오류 내용 중에 이런 내용이 있던데 conn = _connect(dsn, connection_factory=connection_factory, **kwasync) psycopg2.OperationalError: connection to server at "172.28.0.3", port 5429 failed: Connection refused Is the server running on that host and accepting TCP/IP connections? postgres 설정에 무슨 문제가 있는 것일까요? 891c9ef91a84 *** Found local files: *** * /opt/airflow/logs/dag_id=dags_python_with_postgres/run_id=manual__2024-01-01T05:58:04.315802+00:00/task_id=insrt_postgres/attempt=1.log [2024-01-01, 14:58:06 KST] { taskinstance.py:1103 } INFO - Dependencies all met for dep_context=non-requeueable deps ti=<TaskInstance: dags_python_with_postgres.insrt_postgres manual__2024-01-01T05:58:04.315802+00:00 [queued]> [2024-01-01, 14:58:06 KST] { taskinstance.py:1103 } INFO - Dependencies all met for dep_context=requeueable deps ti=<TaskInstance: dags_python_with_postgres.insrt_postgres manual__2024-01-01T05:58:04.315802+00:00 [queued]> [2024-01-01, 14:58:06 KST] { taskinstance.py:1308 } INFO - Starting attempt 1 of 1 [2024-01-01, 14:58:06 KST] { taskinstance.py:1327 } INFO - Executing <Task(PythonOperator): insrt_postgres> on 2024-01-01 05:58:04.315802+00:00 [2024-01-01, 14:58:07 KST] {standard_task_ runner.py:57 } INFO - Started process 80 to run task [2024-01-01, 14:58:07 KST] {standard_task_ runner.py:84 } INFO - Running: ['***', 'tasks', 'run', 'dags_python_with_postgres', 'insrt_postgres', 'manual__2024-01-01T05:58:04.315802+00:00', '--job-id', '447', '--raw', '--subdir', 'DAGS_FOLDER/9. dags_python_with_ postgres.py ', '--cfg-path', '/tmp/tmp7_5f243h'] [2024-01-01, 14:58:07 KST] {standard_task_ runner.py:85 } INFO - Job 447: Subtask insrt_postgres [2024-01-01, 14:58:07 KST] {task_ command.py:410 } INFO - Running <TaskInstance: dags_python_with_postgres.insrt_postgres manual__2024-01-01T05:58:04.315802+00:00 [running]> on host 891c9ef91a84 [2024-01-01, 14:58:07 KST] { taskinstance.py:1547 } INFO - Exporting env vars: AIRFLOW_CTX_DAG_OWNER='***' AIRFLOW_CTX_DAG_ID='dags_python_with_postgres' AIRFLOW_CTX_TASK_ID='insrt_postgres' AIRFLOW_CTX_EXECUTION_DATE='2024-01-01T05:58:04.315802+00:00' AIRFLOW_CTX_TRY_NUMBER='1' AIRFLOW_CTX_DAG_RUN_ID='manual__2024-01-01T05:58:04.315802+00:00' [2024-01-01, 14:58:07 KST] { taskinstance.py:1824 } ERROR - Task failed with exception Traceback (most recent call last): File "/home/airflow/.local/lib/python3.7/site-packages/airflow/operators/ python.py ", line 181, in execute return_value = self.execute_callable() File "/home/airflow/.local/lib/python3.7/site-packages/airflow/operators/ python.py ", line 198, in execute_callable return self.python_callable(*self.op_args, **self.op_kwargs) File "/opt/airflow/dags/9. dags_python_with_ postgres.py ", line 16, in insrt_postgres with closing(psycopg2.connect(host=ip, dbname=dbname, user=user, password=passwd, port=int(port))) as conn: File "/home/airflow/.local/lib/python3.7/site-packages/psycopg2/__init__.py", line 122, in connect conn = _connect(dsn, connection_factory=connection_factory, **kwasync) psycopg2.OperationalError: connection to server at "172.28.0.3", port 5429 failed: Connection refused Is the server running on that host and accepting TCP/IP connections? [2024-01-01, 14:58:07 KST] { taskinstance.py:1350 } INFO - Marking task as FAILED. dag_id=dags_python_with_postgres, task_id=insrt_postgres, execution_date=20240101T055804, start_date=20240101T055806, end_date=20240101T055807 [2024-01-01, 14:58:07 KST] {standard_task_ runner.py:109 } ERROR - Failed to execute job 447 for task insrt_postgres (connection to server at "172.28.0.3", port 5429 failed: Connection refused Is the server running on that host and accepting TCP/IP connections? ; 80) [2024-01-01, 14:58:07 KST] {local_task_job_ runner.py:225 } INFO - Task exited with return code 1 [2024-01-01, 14:58:07 KST] { taskinstance.py:2653 } INFO - 0 downstream tasks scheduled from follow-on schedule check 같은 강의 15:00 부분 connection 부분 실습에서 test를 누르면 아래와 같은 에러가 뜹니다. 아마 같은게 아닐까 싶습니다 connection to server at "172.28.0.3", port 5429 failed: Connection refused Is the server running on that host and accepting TCP/IP connections? dags_python_with_postgres 파일에서 구간마다 print 를 해서 실행되는지 여부를 확인해본 결과 print('실행1') with closing(psycopg2.connect(host=ip, dbname=dbname, user=user, password=passwd, port=int(port))) as conn: print('conn', conn) '실행1' 은 프린트가 되는데 conn은 프린트가 안됩니다. 그런데 ip, port, dbname, user, passwd, **kwargs 모두 정확하게 들어갔거든요 ㅠ
Jupyter command jupyter-contrib not found. 지금 이 오류가 떠서 설치가 안되고 있는데요. 어떻게 해결해야 할까요?? 제가 봤을땐, pip install jupyter_contrib_nbextensions 이 부분은 실행이 되는데 jupyter contrib nbextension 이 부분에서 오류가 생기는 것 같습니다. ㅠㅠ
클래스 정의하고 호출하면 42번 줄에 player1에 해당하는 height와 weight의 값이 둘 다 나와야 하는데 저는 한가지 값만 출력이 됩니다. weight를 지우고 height 값만 쓰면 height값이 출력되고 둘다 쓰면 height값은 안나오고 weight값만 출력이 되는데 왜 이런 걸까요?
