빅코드

quartz에서는 db에 날짜 데이터를 0001년 부터 해서 milisecond 값을 bigint (int64)형태로 저장합니다.

mysql에서 직접 쿼리를 통해 이 값을 보기 쉬운 날짜 형태로 보기 위해서는 다소 여러 연산을 거쳐야 확인이 가능합니다.

아래 함수로 확인이 가능합니다.

SELECT CONVERT_TZ( FROM_DAYS(365+(FIRED_TIME / 864000000000))
   + INTERVAL (FIRED_TIME % 864000000000) / 10000000 SECOND , 'GMT', 'Asia/Seoul') AS FIRED  FROM QRTZ_FIRED_TRIGGERS;

표준시간대로 저장되기 때문에 정확하게 보려면 현재  TimeZone으로 계산까지 해야 확인이 됩니다.

참고 #1

https://stackoverflow.com/questions/34695247/mysql-script-to-convert-datetime-ticks-values-to-sql-date/34696553#34696553

참고 #2

https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/date-and-time-functions.html#function_convert-tz

윈도우즈용으로 사용할 bcrypt tool을 찾는데 은근 간단한게 안보여서.. 직접 빌드해서 올립니다.

npm 에서 받거나, go 를 쓰거나.. 라이브러리 다운받아서 쓰도록 하는데 되게 번거롭더군요..

난 단순히 문자열 변환하는 커맨드라인 툴만 필요했을뿐 인데.... !

또 자주 사용하는 C#으로 만들려니, 같이 받는 참조파일은 왜 이렇게 많은지...

깔끔하게.. win32 x86용으로  visual studio 2019/C++에서 빌드하였습니다.

라이브러리도 static 으로 빌드하여 exe 파일 하나입니다.

사용법)

bcrypt [암호화할문자열] -- bcrypt로 암호화합니다.

bcrypt [암호] [HASH문자열] 을 입력할경우 유효한지 유효하지 않는지 확인해 줍니다.

잘 되네요.

용량 : 30KB

VMware 사용시 아래 오류 발생시 처리할 사항에 대해서 정리해둡니다.

"VMware Workstation and Device/Credential Guard are not compatible Error"

콘솔창에서 gpedit.msc 입력. 그룹정책 편집기로 들어갑니다...

컴퓨터 구성 > 관리 템플릿 > 시스템 > Device Guard > 가상화 기반 보안켜기 를 사용안함으로 설정합니다.

Hyper-V를 꺼라고 안내하는 사이트도 있던데, 나의 경우엔 체크해놔도 동작하는데는 문제 없었고,

다만 콘솔창에서 

bcdedit /set hypervisorlaunchtype off  

입력 후 재부팅하면 제대로 동작하였습니다.

딸의 유치원 등록을 위해 처음학교로 사이트에 로그인하려는데 키보드 입력이 안되더군요.

키보드 입력이 Shift를 눌렀을때만 입력되는 이상한 현상이었습니다.

아무래도  nprotect 문제인 듯해서 찾아보았습니다.

역시나 관련 글이 있네요.

https://quasarzone.co.kr/bbs/board.php?bo_table=qn_hardware&wr_id=30532

저의 경우 키보드에 꽂힌 USB포트를 변경하여. 원래 키보드, 마우스 USB 포트 자리에 꽂아보았습니다.

그러니까 해결이 되더군요.

혹시나 저같은 문제를 겪으신 분들은 참고되시길 바랍니다.

CUDA 10.1 설치 이후 Visual Studio 2019에서 CUDA 10.1 템플릿이 정상적으로 보이지 않아,

다음 방법으로 해결하여 기록을 해둡니다.

Cumminity 버전 기준으로 설명합니다. Community버전이 아닌 Professional이나 Enterprise이면 버전에 맞게 경로를 변경해서 적용하셔야 합니다.

1. 아래 경로의 파일들을 모두 복사해서

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions

아래 경로로 복사합니다.

C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\MSBuild\Microsoft\VC\v160\BuildCustomizations

2. 다음 디렉토리에서

C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\Common7\IDE\Extensions\NVIDIA

"CUDA 10.1 Wizards\10.1" 디렉토리를 만듭니다.

즉 ..

C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\Common7\IDE\Extensions\NVIDIA\CUDA 10.1 Wizards\10.1

이렇게 되도록 합니다.

3. 아래 경로 파일의 바로가기를 우선 바탕화면에 만들어둡니다. (권한때문에 복사하려는 디렉토리에 바로가기가 만들어지지 않아서 그렇습니다.)

C:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v10.0\extras\visual_studio_integration\CudaProjectVsWizards\2019\extension.vsixmanifest

C:\ProgramData\NVIDIA GPU Computing Toolkit\v10.1\extras\visual_studio_integration\CudaProjectVsWizards\Nvda.Vsip.CudaWizards.dll.pkgdef

그리고 바로가기 파일들을 

C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\Common7\IDE\Extensions\NVIDIA\CUDA 10.1 Wizards\10.1

디렉토리에 복사를 합니다.

4. Visual Studio 개발자 프롬프트를 관리자 권한으로 실행하여 아래 명령어를 실행합니다.

아래 명령어를 입력합니다.

devenv.com /setup /nosetupvstemplates

5. Visual Studio 2019를 시작합니다.

참고 LINK

https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html

https://devtalk.nvidia.com/default/topic/1049858/cuda-setup-and-installation/msvs-2019-and-cuda-10-1-issues/

윈도우 환경에서 임시 테스트 해봄. spark 2.3.0

#Parquet 파일에서 data frame 읽기

val df = spark.read.parquet("d:\\test.parquet")
df.createOrReplaceTempView("TestView")
var namesdf = spark.sql("SELECT RoundX FROM TestView WHERE Col = 31 AND Row = 40")
namesdf.count()
namesdf.map(attributes => "Name: " + attributes(0)).show()

#csv 파일에서 data frame 읽기

import org.apache.spark.sql.types._

val schema= StructType(Array(
    StructField("PosX",        FloatType,false),
    StructField("PosY",        FloatType,false),
    StructField("Col",             ShortType,true),
    StructField("Row",         ShortType,true),
    StructField("Id",    IntegerType,true),
    StructField("Label",            StringType,true)))

val df = spark.read.format("csv").option("header", "false").option("delimiter", ",").schema(schema).load("test001.csv")

#dataframe을 하나의 Parquet 파일로 저장하기. 

df.coalesce(1).write.format("parquet").mode("append").save("d:\\tmp\\test003.parquet")

#dataset을 하나의 Parquet 파일로 저장하기

tiny = spark.sql("SELECT * FROM db.big_table LIMIT 500")
tiny.repartition(1).write.parquet("d:\\tmp\db.tiny_table.parquet")

#scala script 읽기

spark-shell에서

:load test.scala

D:\Logs\2019\20190803\LOG_A_20190803.txt 형식으로 작성이 된다.

<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?>

<log4net>

  <appender name="DebugAppender" type="log4net.Appender.DebugAppender" >

    <layout type="log4net.Layout.PatternLayout">

      <conversionPattern value="%date [%thread] %-5level %logger - %message%newline" />

    </layout>

  </appender>

  <appender name="RollingLogFileAppender" type="log4net.Appender.RollingFileAppender">   

    <file type="log4net.Util.PatternString" value="D:\Logs\%date{yyyy}\%date{yyyy}%date{MM}%date{dd}\LOG_" />

    <datePattern value="'A_'yyyyMMdd'.txt'" />

    <param name="AppendToFile" value="true" />

    <param name="rollingStyle" value="Date" />

    <staticLogFileName value="false" />

    <layout  type="log4net.Layout.PatternLayout">

      <param name="conversionPattern" value="%date [%thread] %-5level %logger [%property{NDC}] - %message%newline" />

    </layout>

  </appender>

  <root>

    <level value="ALL"/>

    <appender-ref ref="DebugAppender" />

    <appender-ref ref="RollingLogFileAppender" />

  </root>

</log4net>

cmd 창을 자주 사용하게 되어, 작업 표시줄에 등록해서 사용중입니다.

그런데, cmd를 관리자모드로 열고 싶은데, 마우스 오른쪽 눌러서 관리자모드로 열기가 귀찮더군요.

기본으로 관리자모드로 열 수 있게 설정하는 방법입니다.