The Pursuit of Happyness

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현재 Oracle 홈페이지에서 다운로드 가능한 XE 의 버전은 11이라서 상당히 오래되었지만,


조만간 출시될 Oracle 18 버전을 준비하며, 테스트용으로 간단히 설치해 보았습니다.


(참고로 클라우드 버전은 이미 출시했고, autonomous 하다고 해서 Oracle DBA 들 사이에서 논란이 많았었습니다..)


XE 버전은 상용서비스도 가능하지만 최대 11GB 까지의 데이터 저장이 가능하며, 최대 1GB 메모리만 사용하고, 하나의 CPU만 사용한다고 되어 있습니다.  


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설치 환경 : Windows 10 Pro 1709 (64bits)


@ 다운로드


오라클 홈페이지에서 XE 버전을 다운로드 합니다.


http://www.oracle.com/technetwork/database/database-technologies/express-edition/downloads/index.html


약관이용에 동의하고 로그인한 후에 Windows x64 버전을 다운로드 합니다.


@ 설치


압축파일을 풀고 DISK1 폴더에 setup.exe 파일을 실행해서 설치를 합니다.


설치 위치를 지정하고, SYS / SYSTEM 계정의 비밀번호를 설정하고 설치를 합니다.


@실행


윈도우의 경우 Installer를 통해서 설치하면, Oracle 이 설치된 경로가 자동으로 Path로 지정이 됩니다.


윈도우키를 누르고, cmd 를 입력해서, 명령 프롬프트를 실행합니다.


명령 프롬프트에서 sqlplus 를 입력합니다.


user-name 에 SYSTEM 을 입력하고, password 에는 설치시 입력한 비밀번호를 입력합니다.


@ 사용자 등록


create user [username] identified by [password];


@ 권한 부여


접속 권한

grant connect to [username];


DB 권한

grant resource to [username];


그 외의 권한은 아래 링크 참조

https://docs.oracle.com/cd/E17781_01/admin.112/e18585/toc.htm


exit 명령어로 sqlplus 종료


sqlplus를 다시 실행해서 새로 생성한 계정 테스트


@ 개발 테스트


XE는 설치시 TNS 정보에 서비스명 XE로 등록이 됩니다.


TNS 정보는 설치 경로에 \app\oracle\product\11.2.0\server\network\ADMIN\tnsnames.ora 파일에서 확인이 가능합니다.


ex) node.js 연결 정보

var config = {

  user : [username],

  password : [password],

  connectString : "localhost/XE"

};


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테스트 환경


Ubuntu (16.04.1 LTS)


Virtual Box (V5.1.14)


Vagrant (1.9.1)



먼저 Vagrant 에 대해서 간략히 소개하자면.. 개발환경을 쉽고 빠르게 설정하기 위한 Virtual Machine 관리 툴 입니다. 


Vagrant는 Virtual Box 같은 Virtual Machine 프로그램을 명령어로 제어합니다.



@ Virtual Box 와 Vagrant 설치 


설치는 OS 환경에 따라 약간씩 다르지만 Ubuntu 기준으로 설명합니다. (Windows 나 Mac OS의 경우 GUI 로 쉽게 설치가 가능합니다.)


1) 먼저 Virtual Box 를 설치합니다. 


1. Virtual Box 설치에 앞서서 필요한 의존성 라이브러리들을 설치합니다. 


$ sudo apt install libqt5x11extras5 libsdl1.2debian libsdl-ttf2.0-0


각자 환경에 따라서 위의 라이브러리 이외에도 추가로 필요한 것들이 있을 수도 있습니다.


2. 홈페이지에서 deb 패키지를 다운로드 합니다. (https://www.virtualbox.org/wiki/Linux_Downloads)


3. dpkg 명령어로 다운로드 받은 패키지를 설치합니다. (아래는 5.1.14 버전 예시)


$ sudo dpkg -i  virtualbox-5.1.5.1.14-112924-Ubuntu-xenial_amd64.deb



2) 이번에는 vagrant 를 설치합니다.


1. 홈페이지에서 deb 패키지를 다운로드 합니다. (https://www.vagrantup.com/downloads.html)


2. dpkg 명령어로 다운로드 받은 패키지를 설치합니다. (아래는 1.9.1 버전 예시)


$ sudo dpkg -i vagrant_1.9.1_x86_64.deb 



@ Vagrant Box


Vagrant는 Virtual Machine을 쉽고 빠르게 생성하기 위해서 Box를 이용합니다.


Box 는 Virtual Machine 을 생성하기 위한 이미지 정도로 이해하시면 됩니다.



1) 먼저 Box 관리에 대한 명령어를 알아보겠습니다.


1. 현재 로컬 컴퓨터에서 사용가능한 Box들을 확인하는 방법


$ vagrant box list 



2. 로컬 컴퓨터에 필요한 Box 를 추가하는 방법


먼저 필요한 Box 의 URI를 확인합니다. Vagrant 홈페이지에 있는 Box 링크에서 찾을 수도 있고, (https://atlas.hashicorp.com/boxes/search) 아니면 필요한 Box 이미지를 다운로드 받아서 파일 경로를 지정할 수도 있습니다.


아래 명령어를 사용하면 vagrant 가 Box를 리스트에 추가합니다.


$ vagrant box add [box name or URI] --clean



3. 로컬 컴퓨터에 있는 Box를 제거 하는 방법


필요에 따라 같은 Box의 다른 버전들을 같이 가지고 있는 경우 버전을 명시해 주어야 합니다.


$ vagrant box remove [box name] --box-version [box version] 



4. 로컬 컴퓨터의 Box가 최신 버전인지 확인하는 방법


$ vagrant box outdated --global



@ Virtual Machine 관리 명령어


1. Virtual Machine 생성


$ vagrant init [box name or URI] --box-version [box version]


위의 명령어는 명령어를 실행한 경로에 "Vagrantfile" 을 생성하는데, 이 파일은 실제 Virtual Machine 을 생성할 때 필요한 설정 정보입니다.


실제로 존재하지 않는 위치를 입력해도 "Vagrantfile" 은 생성이 되지만, 다음 과정에 에러가 발생하게 됩니다.


2. Virtual Machine 시작 


$ vagrant up


위의 명령어는 "Vagrantfile" 이 있는 위치에서 실행되어야 하며, 설정파일에 맞게 새 Virtual Machine 을 Virtual Box에 실제로 생성하고 Virtual Machine 을 시작합니다. 만약 로컬 컴퓨터에 존재하지 않는 Box의 경우라도 위의 Box 링크 사이트에서 검색이 가능한 Box의 경우 다운로드하고 로컬 컴퓨터에 Box를 추가하고 나서 Virtual Machine을 생성하게 됩니다.


3. Virtual Machine 에 접속하기


$ vagrant ssh


위의 명령어를 이용해서 해당 Virtual Machine의 ssh 서비스에 접속할 수 있습니다. "Vagrantfile" 이 위치한 곳에서 실행해야 하며, ssh 를 직접 이용하고자 한다면 인증 키를 확인해서 접속할 수 있으나 상당히 번거롭기 때문에 위의 명령어를 이용하는 것이 가장 편합니다. 윈도우 서버를 위한 rdp 나 powershell 명령어도 있는데 제대로 동작하는지 확인은 해보지 못했습니다.


4. Virtual Machine 종료시키기


$ vagrant halt



5. Virtual Machine 삭제하기


$ vagrant destroy



~

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Machine Learning 에서 많이 사용되는 Python 기본 설치 방법입니다. 이 포스트에서 Python과 같이 설치할 라이브러리는 Machine Learning에서 필수적으로 사용되는 수치연산을 위한 numpy 와 데이터를 플롯팅 해주는 matplotlib 라이브러리 입니다.


참고로 현재 Python은 3.x 버전이 릴리즈 되었으나 3.x 버전과 2.x 버전의 차이가 크고, 아직은 2.x 버전의 라이브러리가 많아서 2.x 버전도 많이 사용되고 있어서 2.x 버전을 기준으로 정리해 보았습니다. 3.x 버전에서는 numpy 등의 라이브러리가 내장되어 있어서 설치는 용이하겠지만 아직까지는 Machine Learning 책들도 2.x 버전 기준으로 설명을 하고 있어서 2.x 버전 설치 방법을 알아두는 것이 아직은 의미가 있을 듯 합니다.


Python 및 라이브러리 설치 방법은 OS 에 따라서 약간씩의 차이가 있습니다. MacOS 의 경우 기본으로 Python이 설치되어 있고, Linux의 경우 apt 나 yum 등의 명령어로 설치가 가능합니다. 윈도우의 경우 여러가지 설치 방법이 있겠지만 가장 기본적인 설치 방법을 소개해 보겠습니다. 


1. Python 설치

Python은 아래 사이트에서 관리 됩니다.

https://www.python.org/

Download 탭을 클릭해서 2.x 버전 중에 최신버전 (현재 2.7.12)  다운로드 페이지로 갑니다.

본인의 개발 환경에 따라서 32bits 윈도우를 사용하면 Windows x86 MSI installer 를 64bits 윈도우를 사용하면 Windows x86-64 MSI installer 를 선택해서 다운로드 합니다.

다운로드 받은 파일을 더블클릭해서 설치합니다.


2. numpy 라이브러리 설치

Python에서 라이브러리를 설치하는 방법은 여러가지가 있습니다. 크게 세가지 방법이 있는데, 라이브러리를 직접 설치하거나, setup.py 를 실행하거나, pip 를 이용합니다.

numpy 의 경우에도 여러가지 설치 방법이 있는데, 여기서는 setup.py 를 이용해서 설치해 보도록 하겠습니다.

numpy 의 경우는 C++ 로 빌드된 모듈을 참조해서 사용하기 때문에 설치시에 Visual C++ 9.0 컴파일러를 요구합니다.

Visual C++이 설치되어 있지 않다면, 아래 마이크로 소프트 사이트에서 무료로 다운로드 받아서 설치합니다.

https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=44266


sourceforge 에서 numpy 라이브러리를 다운로드 합니다. 

https://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/

numpy 에 대한 최신정보는 아래 사이트에서 확인 가능합니다.

http://www.numpy.org/

최신버전을 다운로드 받았으면, 적당한 곳에 압축을 풉니다. (여기서는 C:\numpy 에 압축이 해제되었다고 가정)


이제 본격적인 설치를 위해서 커맨드 프롬프트를 실행합니다. (윈도우키 + R 누르고 cmd 입력)

numpy 압축해제 경로로 이동


cd C:/numpy


그리고 커맨드 프롬프트 상에서 다음과 같이 실행하여 numpy 를 설치합니다. (python 설치는 C:/Python2.7 에 되어 있다고 가정)


 C:/numpy>C:/Python2.7/python.exe setup.py install 


중간에 라이브러리를 컴파일 하는 시간이 상당히 오래 걸립니다. (사양에 따라 다르겠지만.. CPU도 거의 100% 차지합니다..)

적당히 기다리면 설치가 완료됩니다.


3. matplotlib 설치

관련 자료는 아래 사이트에서 찾아보실 수 있습니다.

http://matplotlib.org/index.html


아래 링크로 가시면 각 OS 별로 라이브러리 설치 방법이 소개되어 있습니다.

http://matplotlib.org/users/installing.html#build-windows


사이트에서는 Python을 처음 설치하면 WinPython 이나 Python(x,y) 등을 이용하길 권장하고 있으나, 표준 Python 설치 환경에서는 pip를 이용하라고 되어 있습니다. 참고로 CentOS (Linux) 에서는 pip 으로 설치가 제대로 되지 않아서, yum으로 설치했던 기억이..


커맨드 프롬프트에서 아래 명령어를 이용해서 설치하면 됩니다.


C:/Python2.7>python.exe -m pip install -U pip setuptools

C:/Python2.7>python.exe -m pip install matplotlib








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맥에서 부트캠프를 설치하려고 하는데, USB 메모리를 이용해서 Windows 를 설치하기 위한 방법.

최근의 맥은 ODD가 없어서 USB 메모리를 이용한 Windows 설치가 지원되지만, 

ODD가 있는 구형 맥은 ODD를 이용해서 설치해야 하기 때문에 Windows CD 혹은 DVD 가 있어야 설치가 가능하지만,

아래의 방법을 이용하면 구형 맥에서도 USB 메모리를 이용해서 Windows 를 설치할 수 있다.


Terminal 에서 아래 파일을 편집한다.

/Applications/Utilities/Boot Camp Assistant.app/Contents/Info.plist

Terminal 이 익숙치 않은 경우, Applications > Utilities 에 가서,

Boot Camp Assistant 아이콘을 오른쪽 클릭하여, 

"Show Package Contents" 를 선택하면 Contents 폴더를 열면 Info.plist 파일이 있음.

TextEdit 등의 프로그램을 이용해서 편집하면 됨.


1. Boot Camp 4.x (Lion)

파일을 열어서 아래 내용을 검색한 후,

<key>USBBootSupportedModels</key>

하단에 나오는 array 내용 중에 사용중인 맥 타입을 찾아서 변경해 주면 됨..

<array>

<string>IM130</string>

<string>MM50</string>

<string>MP60</string>

<string>MB80</string>

<string>MBP90</string>

<string>MBA40</string>

</array>


IM : iMac

MM : Mac Mini

MP : Mac Pro

MB : Macbook

MBP : Macbook Pro

MBA : Macbook Air


맥 타입은 Applications > Utilities > System Information 에 있는 Boot ROM Version 에서 "." 으로 구분했을 때, 제일 앞에 오는 키워드를 사용하면 됨

(혹은 화면 왼쪽 상단의 사과마크 > About This Mac > More Info > System Report)

ex) Boot ROM Version 이 "MB41.00C1.B00" 으로 나오는 맥은 "MB41" 을 사용하면 됨.

<string>MB80</string> => <string>MB41</string> 로 수정


2. Boot Camp 5.x (Mountain Lion)

파일을 열어서 아래 내용을 검색한 후,

<key>PreUSBBootSupportedModels</key>


하단에 나오는 array 내용 중에 사용중인 맥 타입을 찾아서 Identifier 를 변경해 주면 됨..

<array>

<string>MacBook7,1</string>

<string>MacBookAir3,2</string>

<string>MacBookPro8,3</string>

<string>MacPro5,1</string>

<string>Macmini4,1</string>

<string>iMac12,2</string>

</array>


맥 Identifier는 Applications > Utilities > System Information 에 있는 Model Identifier 값이다.

(혹은 화면 왼쪽 상단의 사과마크 > About This Mac > More Info > System Report)

ex) Model Identifier "MacBookPro7,3" 의 맥북프로를 가진 사람은 아래 내용을

<string>MacBookPro8,3</string>    =>     <string>MacBookPro7,3</string> 

이런식으로 본인의 맥에 맞춰서 버전을 수정하면 됨.


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