Update 2.5.7.RealtimeIngestToPredictInSingleEngine.md

manual1903/2.5.7.RealtimeIngestToPredictInSingleEngine.md

@@ -13,22 +13,23 @@ export_on_save:
 ## 입력 데이터 준비하기
 본 예제에서는 온도 센서 스트림 데이터를 HTTP로 입력 받는 것을 가정합니다. 이를 위해 Jmeter 도구를 활용합니다.
 
-<a href="https://csleoss.etri.re.kr/images/contents/manual_1.0/jmeter.html">Jmeter 설명 바로가기</a>
+<a href="https://etrioss.kr/thkimetri/ksb19.03-manual/blob/master/manual1903/jmeter.md">Jmeter 설명 바로가기</a>
 
 
 ### 온도 스트림데이터 생성하기
 워크플로우 실행 결과를 확인하기 위해서는 온도데이터를 스트림 형태로 발생시켜야 합니다. Jmeter를 활용한 온도 스트림 데이터 생성 방법은 메뉴얼 하단의 "결과 확인하기" 를 확인해 주시기 바랍니다.
 
 
-##워크플로우 생성하기
+## 워크플로우 생성하기
 워크플로우 편집 화면을 이용하여 아래의 과정을 통해 워크플로우를 생성합니다.
 
 ### 엔진 생성하기
-####엔진 선택
+#### 엔진 선택
 본 예제에서는 스트림형태로 입력되는 온도 데이터를 입력받아 실시간 온도를 예측해서 스트림 형태로 출력하므로 StreamToStream엔진을 선택합니다.
 
-#####Reader
+##### Reader
 HTTP 서버로부터 전달되어 오는 센서데이터를 입력 받기 위해 HttpServerReader를 선택하고 아래표와 같은 속성을 지정합니다.
+
 field  |value   | 설명
 --|---|--
 ip  |  0.0.0.0 |  HTTP 서버의 IP 주소
@@ -36,8 +37,9 @@ path  |  /  |  HTTP 서버의 URL
 port  |  53002 |  HTTP 서버의 포트 번호
 
 
-#####Writer
+##### Writer
 StreamToStream엔진에서 처리된 결과를 Kafka topic 으로 출력 할 것이므로 KafkaWriter를 선택합니다.
+
 field  |value   | 설명
 --|---|--
 topic  | test3 | 온도 예측 결과를 받아서 저장할 때 사용할 Kafka 큐의 이름  
@@ -46,8 +48,9 @@ groupId  | group3  | Kafka writer topic 그룹 아이디
 bootStrapServer  | csle1:9092  | Kafka 접속 주소(IP, 포트번호)   
 
 
-#####Controller
+##### Controller
 Controller 로는 WindowedSparkSessionOrStreamController 를 선택합니다. WindowedSparkSessionOrStreamController 는 스트림으로 입력되는 데이터를 큐에 저장하고, 일정 주기 마다 정해진 윈도우 크기로 잘라서 operator 에게 전달합니다.
+
 field  |value   | 설명
 --|---|--
 operationPeriod  |  2 | Reader로 부터 데이터를 읽어올 주기   |  53002 |  HTTP 서버의 포트번호
@@ -55,14 +58,16 @@ inputQueSize  | 1  | 입력큐의 크기  |   |
 selectedColumnName  |  temperature | Spark dataframe에서 추출할 컬럼의 이름  |   |  
 windowSize  |  10 | 큐에서 사용할 윈도우의 크기  |   |  
 
-#####Runner
+##### Runner
 SimpleSparkRunner 를 선택합니다.
+
 field  |value   | 설명
 --|---|--
 inJason  | false | false로 설정하는 경우 json 형태의 파라메타를 커맨드라인 파라미터 형태로 변환하여 호출되는 외부 시스템에 전달. True 이면 json 형태의 파라메타 형태 그대로 외부시스템에 전달.
 sparkArgs  | master | 아래의 표 참고
 
 sparkArgs 설정은 다음과 같이 합니다.
+
 field  |value   | 설명
 --|---|--
 master | local[\*] | YARN 의 마스터
@@ -135,7 +140,7 @@ selectedColumnId  | 13 |  선택할 칼럼 ID
 
 ksbuser@etri.re.kr 계정으로 접속하면 예제 워크플로우가 만들어져있습니다. 불러오기해서도 돌려볼 수 있습니다.
 
-##워크플로우 실행 및 모니터링하기
+## 워크플로우 실행 및 모니터링하기
 ### 워크플로우 실행하기
 위에서 작성한 워크플로우를 실행하기 위해서는 워크플로우 편집기 상단의 실행 버튼을 누릅니다. 이 때, StreamToStream 엔진은 배치형태로 실행되지 않는 엔진들이므로 Batch 체크 박스는 해제하고 워크플로우를 실행해야합니다.
 
@@ -154,7 +159,7 @@ WorkFlow History 탭을 선택하면, KSB프레임워크에서 워크플로우
 
 ![워크플로우 동작 로그](./images/2.5.7_04.png)
 
-##결과 확인하기
+## 결과 확인하기
 #### 온도 스트림데이터 생성하기
 워크플로우 실행 결과를 확인하기 위해서는 온도데이터를 스트림 형태로 발생시켜야 합니다. 이를 위해 위에서 설명한 Jmeter 도구를 활용합니다.