King's Road

import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.util.Arrays;

public class LoadToCsv {
public static void main(String[] args) {
String csvPipeDivide = "\\|"; // 구분자
try {
File csvFile = new File("C:\\Users\\king\\Desktop\\shapeFile\\a.csv");
BufferedReader br = new BufferedReader((new FileReader(csvFile)));
int count = 0;
String line = null;
while((line=br.readLine())!=null) {
count = count+1;
String[] value = line.split(csvPipeDivide);
System.out.println(Arrays.toString(value));
}
//System.out.println(count);
br.close();
} catch (FileNotFoundException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}

import java.io.BufferedWriter;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.util.List;

import org.opengis.feature.Property;
import org.opengis.feature.simple.SimpleFeature;

public class App {

public static void main(String[] args) throws IOException {
String anotherInputFilePath = "C:\\Users\\king\\Desktop\\shapeFile\\a.shp";
String anotherOutputFilePath = "C:\\Users\\king\\Desktop\\shapeFile\\a.csv";

BufferedWriter bw = new BufferedWriter(new FileWriter(anotherOutputFilePath));

loadToShp loadShape = new loadToShp();
loadShape.DefaultLoad(anotherInputFilePath);
StringBuffer tmpStr = new StringBuffer();

List properties = (List) loadShape.getIter().next().getProperties();
// 프로퍼티 명
for (int i = 0; i < properties.size(); i++) {
if(i==(properties.size()-1)) {
tmpStr.append(properties.get(i).getName()).append("\n");
} else {
tmpStr.append(properties.get(i).getName()).append("|");
}
//tmpStr.append("\n");
//System.out.printf("%d번째 진행중",i);
}
bw.write(tmpStr.toString());
// 프로퍼티 명 쓰기 End

// 레코드를 파일에 쓰기
int x=0;

//파일이 너무 커서 레코드의 갯수를 저장하기용 또는 레코드가 잘 써지는지 10만줄에 따라 print해보기용

while(loadShape.getIter().hasNext()) {
if((x%100000)==0) {
System.out.println(tmpStr.toString());
}

//if(x==10){

//bw.close(); 
//break; }

tmpStr = new StringBuffer();
SimpleFeature f = loadShape.getIter().next();

for(int i=0; i<f.getAttributeCount(); i++) {
if(i==(f.getAttributeCount()-1)) {
tmpStr.append(f.getAttribute(i).toString()).append("\n");
} else {
tmpStr.append(f.getAttribute(i).toString()).append("|");
}
}
//System.out.println(tmpStr.toString());
bw.write(tmpStr.toString());
x++;

}
bw.close();
}
}

// csv file이 잘 써졋는지 확인을 하기 위해서 excel로 csv파일을 열었을 때 변환하려는 원본 파일이 너무 크다면

// 파일 용량은 증가했으나 백지로 열리는 경우가 있는데

// excel->데이터 항목->데이터 가져오기->파일에서->텍스트/csv->저장된 excel 파일 클릭->구분기호 지정 ex) | 또는 ,

// ->로드 순으로 열어서 확인해볼 수 있다

// 또한 데이터가 일치하지 않아 보일 수 있는데 excel의 문제이다. 파일 레코드를 소량만 변환하여 notepad++와 같은 // 다른 도구를 사용하여 확인을 해보면 정상적으로 변환됨을 확인할 수 있다. 

import org.geotools.data.shapefile.ShapefileDataStore;
import org.geotools.data.simple.SimpleFeatureCollection;
import org.geotools.data.simple.SimpleFeatureIterator;
import org.geotools.data.simple.SimpleFeatureSource;


public class loadToShp {
private static SimpleFeatureIterator simpleFeatureIterator;

public void DefaultLoad(String filePath) {
// Open the shapefile
File dataFile = new File(filePath);

ShapefileDataStore store;

try {
store = new ShapefileDataStore(new URL("file://" + dataFile));
store.setCharset(Charset.forName("UTF-8"));
SimpleFeatureSource source = store.getFeatureSource(store.getTypeNames()[0]); 

//file의 이름을 인자로 하여 그 이름에 해당된 정보를 가지고 옴
SimpleFeatureCollection featureCollection = source.getFeatures();
simpleFeatureIterator = featureCollection.features();

} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}

public SimpleFeatureIterator getIter() {
return simpleFeatureIterator;
}
}

지난번에 한 기초 별찍기 1과 별 차이가 없다.

첫 번째 for문 안에서 별의 앞에 찍어줄 공백을 먼저 찍어주는 for문을 돌린다음에

실제로 별을 찍을 세 번째 for문에서 별을 찍어주면 된다.

2*i를 하는 이유는 피라미드형으로 찍기 위해 앞 뒤로 별을 찍어주기 위함이며 +1을 한 이유 역시 가운데에 별을 찍기 위함이다.

솔직히 별거 없다.

중요한 것은 environments안에 있는 프로퍼티 정보들로 디비에 연결을 시킨다는 것이고

실제 쿼리를 날리는 mapper의 위치를 지정해주면 된다.

typeAliases는 말 그대로 리눅스등 여러 환경설정에서 사용해주는 Aliase와 역할이 같다.

Mapper에서 return을 시켜줄 때 DTO나 Vo로 리턴을 시킨다고 할 때 returnType을 풀패키지명+DTO(VO)이름으로 적을 필요 없이 alias명만 적어주어 편하게 사용하기 위함이다.

jdbc.driverClassName=org.postgresql.Driver
jdbc.url=jdbc:postgresql://localhost:5432/DB명
jdbc.username=********
jdbc.password=********

나는 서버에서 특정 api에 요청을 하여 받아온 api 결과 값들을 서버에 존재하는 queue에 관리하도록 하고

view 단에서는 서버에 존재하는 queue의 데이터를 받아와 그래프로 그려주는 형식으로 만들었다.

<script> 영역

line_net();

function line_net() {
getNetChartData().then(result => {
let data_Net = getDrawNetChartData(result);
let dataXColum = [];
let dataInputNet = [];
let dataOutputNet = [];

data_Net.forEach((dataItem) => {
dataXColum.push(dataItem[0]);
dataInputNet.push(dataItem[1]);
dataOutputNet.push(dataItem[2]);
});
var chart = bb.generate({
   data: {
 x : "Time",
     columns: [
      dataXColum,
      dataInputNet,
      dataOutputNet
    ]
  }, 
  point: {
    show: false
  },
  axis: {
x : {
type: "timeseries",
localtime: false,
tick : {
format : "%H:%M",
count : 5,
},
} 
  },
  size: {
    height: 150,
    width: 450
  },
  legend: {
    show: false
  },
  bindto: "#lineChart"
}); // chart가 끝나는 부분

function netInit() {
 netInterval = window.setInterval(function () { draw();
},30000);
};
function draw() {
getNetChartData().then(result => {
let data_Net = getDrawNetChartData(result);
let dataXColum = [];
let dataInputNet = [];
let dataOutputNet = [];

data_Net.forEach((dataItem) => {
dataXColum.push(dataItem[0]);
dataInputNet.push(dataItem[1]);
dataOutputNet.push(dataItem[2]);
});

chart.load({
 columns: [
      dataXColum,
      dataInputNet,
      dataOutputNet
     ]
});
});
clearInterval(netInterval);
netInit();
};
netInit();
});
}
function getNetChartData(){
return new Promise((resolve, reject) => {
$.ajax({
type: "GET",
url: "/chart/networkInOut",
success: function (result) {
resolve(result);

}
});
});
}
function getDrawNetChartData(apiResultData){
let NetCharData = [
['Time', 'InputNet','outputNet']
];
apiResultData.forEach((chartItem) => {
let date =  chartItem.currentTime;
let NetIn =  (chartItem.networkInValue)/1000;
let NetOut = (chartItem.networkOutValue)/1000;
if(date != 0 && NetIn != 0 && NetOut != 0){
NetCharData.push([date, NetIn, NetOut]);
} else if(date !=0 && NetIn !=0){
NetOut=0;
NetCharData.push([date, NetIn, NetOut]);
} else if(date !=0 && NetOut !=0){
NetIn=0;
NetCharData.push([date, NetIn, NetOut]);
} else if(date !=0){
NetIn=0;
NetOut=0;
NetCharData.push([date, NetIn, NetOut]);
}
});
return NetCharData;
};

서버는 이거랑 같이 정리 좀 하고 올려야겠군

/* 도넛 차트 */

//도넛 차트를 실시간으로 갱신하기 위한 interval 메서드

function donutIntervalFun() {
donutInterval = window.setInterval('donut_update ()', 30000);
}

let donut_update = function() {

document.getElementById("DiskUsage").innerHTML ="<div id='disk_usage' style='position:relative; width:130%; height: 130%;'></div>"

disk_usage(30); //실제로 도넛 차트 메서드를 호출하는 부분

}

let donut_chart = null;
function donut_usage(remainDisk) {
donut_chart = bb.generate({
  data: {
        colors: {
                "Disk Usage" : "#2E9AFE",
                'Remaining charge' : "#E6E6E6"
                 },
    columns: [
                  ["Disk Usage",(100-Number(remainDisk))],
                  ['Remaining charge', Number(remainDisk)]
                ],
    type: "donut"
  },
  size: {
    height: 150,
    width: 150
  },
  donut: {
    label: {
     show : false
     }
  },
  legend: {
    show: false
  },
  bindto: "#disk_usage"
});
donut_chart.flush(true);
}