애매한 잡학사전

1. 데이터 원본 생성 - 콘솔을 접속해서 Athena 페이지로 이동 - 왼쪽 메뉴에서 데이터 원본 클릭 - 오른쪽에 데이터 원본 생성 버튼 클릭 ( 생성하려고 하는 데이터 원본이 AWS Glue 데이터 카탈로그라 있으면 패스 ) 2. 데이터 원본 선택 - Glue 검색 후 S3 - AWS Glue 데이터 카탈로그 선택 후 다음 버튼 클릭 3. 데이터 원본 세부정보 입력 - AWS Glue 데이터 카탈로그 선택에서 '이 계정의 AWS Glue 데이터 카탈로그' 선택 - 테이블 생성 방법 선택에서 '수동으로 테이블 생성' 선택 후 테이블 생성 버튼 클릭 4. S3 버킷 데이터에서 테이블 생성 - 테이블 이름 입력 - 데이터베이스 구성에서 '데이터베이스 생성' 선택 - 데이터베이스 이름 입력 - 데이터 세트..

1. 개요 - AWS Lambda를 이용한 기능 구현이 필요해서 구글링 해봤는데, 조금 복잡한 것 같아서 재사용을 위해 정리 한다. - IntelliJ를 기반으로 한다. 2. 프로그램 설치 2-1. IntelliJ 플러그인 설치 - File > Settings > Plugins > Marketplace 이동 후 AWS Toolkit 검색 후 설치 후 IntelliJ 재시작 2-2. Docker 설치 - Docker 는 응용 프로그램을 로컬에서 테스트하고 배포 패키지를 빌드 하기 위해 필요하다. - 경로 : https://docs.docker.com/desktop/windows/install/ Install Docker Desktop on Windows docs.docker.com - Configurati..

AWS codecommit에 TEST_2022.01.28 Repository가 생성되어 있다는 가정하에 작성 - 개요 : 회사에서 사용하는 버전 관리 프로그램이 subversion을 사용하고 있었는데 너무 오래된 버전이라 최신 버전의 인텔리j 와 크롬에서 접속이 불가능한 현상이 발생하여서 원래 git으로 넘어가려고 일정은 잡혀있었는데 앞당겨 진행하게 되어서 참고 자료로 사용하려고 정리해 보았습니다. : PC에 Git이 설치되어 있지 않을 경우 아래 링크 참고 윈도우 PC에 Git 설치하기 Git for Windows 드디어 저도 제 PC에 Git을 설치해보려고 합니다. 설치하면서 헤딩했던 내용들을 정리해서 다음에는 깔끔하게 설치하고 싶어서 기록으로 남기게 되었습니다. 위의 Git for Windows 설..

1. 개요 회사 프로젝트로 개인별 맞춤 추천 기능을 도입하기 위해서 AWS Personalize를 이용하기로 하였습니다. AWS Personalize 세팅은 다른 직원이 담당하여 별도의 공부가 필요할 것 같아 일단 API를 보고 구현한 내용을 위주로 putItems, putEvents, getRecs를 정리해서 포스팅할 예정입니다. - AWS Personalize put users는 AWS 저장소 만들어져 있는 사용자의 집합(dataset)에 1명 또는 여러명의 사용자 정보를 저장하는 것을 지원하기 위한 API 입니다. 2. 소스 2-1. Credentials 생성 - AWS Personalize 생성 시 AWS에서 제공받은 accessKeyId와 secretAccessKey를 이용하여 AwsBasicC..