2013년 2월 17일 일요일

Expression Parser in Java #1

우연히
C/C++로 데이터마이닝 툴 만들다가 적(跡)이 바뀌는 바람에 Java로 작업을 하고 있다. 12~3년 전에 잠깐 써보고 다시 하는 건데 아쉬운 부분도 있지만, 신경 쓸 부분이 많이 줄어 꽤 편하게 작업하고 있다. 하지만 어떤 클래스가 무슨 기능을 하고 어떤 메소드를 이용해야 하는 지 잘 모르니 많이 뒤져 보면서 필요한 것들을 찾고 있다.
그러던 중, Shunting-Yard Algorithm을 우연히 알게 되었다. 예전에 C/C++로 수식파서 만든다고 있는 머리 없는 머리 굴려가며 고생한 적이 있었는데 그때 이걸 알았다면 많이 쉽게 하지 않았을까 싶다. 수식파싱할 때 어려운 게 연산의 순서를 계산하는 것인데 이 알고리즘을 이용하면 쉽게 할 수 있기 때문이다.
데이터를 가공 / 처리할 때 수식을 통하여 새로운 의미의 변수를 만드는 작업을 굉장히 많이 한다. 이런 파생변수를 만들 때 필요한 것이 수식파싱 후 값을 계산하는 모듈이다. 공부도 할 겸 Java로도 이 모듈을 만들어 놓으면 여기 저기 쓸 데가 있지 않을까 싶다.
잠깐만 시간을~
그렇다면, 날 다시 수식 파싱의 세계로 밀어 넣은 Shunting-Yard Algorithm은 뭔지 잠깐만 시간을 내 보자.
출처: Wikipedia
1에 2를 더하는 수식을 우리는 보통 "1 + 2"로 표시한다. 이와 같이, 보통 우리가 쓰는 수식은 infix notation 방식을 취하고 있다. 무슨 말인고 하니 연산자가 가운데(in) 있다는 얘기다.
Shunting-Yard Algorithm은 infix notation 형태의 수식을 Reverse Polish Notation (RPN) 형태로 바꾸는 데 사용할 수 있는 알고리즘이다. RPN은 연산자를 뒤에 위치시키는 표현법으로 "1 + 2"를 "1 2 +"와 같이 표시한다.
사람이 보기에는 "1 더하기 2"나 "1과 2를 더해"나 별 차이 없어 보이지만 컴퓨터가 보기엔 천지차이다. RPN 형태로 되어 있으면 루프 돌면서 쭉 계산해 나가면 되는데 infix 형태로는 그렇게 하기가 힘들다. 그래서 RPN 형태로 변경해야 하고 Shunting-Yard와 같은 알고리즘을 이용하는 것이다.
Shunting-Yard Algorithm은 이름에서 알 수 있듯이 차량기지(Shunting yard)에서 기차를들 정렬하기 위하여 사용하는 방식과 비슷하게 로직이 수행된다. 자세한 내용은 Wikipedia 참고.
Pseudocode
이야기를 풀어 나가기 위하여 Shunting-Yard Algorithm의 처리 과정을 정리해 보았다.
for each token in expression
{
    if token == 'number'
        token --> output queue

    if token == 'function'
        token --> stack

    if token == 'function argument separator' (e.g. a comma)
    {
        while( stack not empty and top of stack != '(' )
            pop stack onto output queue
        if top of stack != '('
            mismatched parentheses error.
        else
            pop '(' off stack, ignore it.
    }

    if token == 'operator'
    {
        while( stack not empty and stack top token == 'operator' )
        {
            if token precedence < stack top token or (token == left-associative and precedence <= stack top token)
                pop stack onto output queue
            else
                break
        }
        token --> stack
    }

    if token == '('
        token --> stack

    if token == ')'
    {
        while( stack not empty and stack top token != '(' )
            pop stack onto output queue
        if stack is empty
            mismatched parentheses error.
        pop '(' off stack, ignore it.

        if top of stack == 'function'
            pop stack onto output queue
    }
}

while( stack not empty )
    pop stack onto ouput queue
만들어 보자
알고리즘만 간단히 구현할 거라면 필요 없겠지만, 확장성 있는 수식파서를 만들기 위해 Psedocode를 보면서 우리가 알 수 있는 것들을 정리해 보자.
  1. 우선, 수식을 한땀 한땀 이태리 장인처럼 따서 Token을 추출할 무언가가 필요하다.
  2. 추출된 Token에 따라 처리할 내용이 달라지는 것을 보아 Token은 특정 형태를 가지고 있다.
  3. 형태는 수식에 사용되는 연산자(Operator), 숫자(Operand), 함수(Function)와 괄호, 쉼표 등이 있다.
  4. 연산자는 left-associative, right-associative의 형태를 가진다.
  5. 알고리즘을 구현하기 위하여 Stack 한개와 Queue 한개가 필요하며,
  6. 수행완료 후 결과는 Queue가 남는다.
  7. 수식을 계산을 위한 것이므로 이 Queue에는 계산 순서에 맞게 Token이 위치할 것이다.
  8. Queue와 Stack에는 Token이 들어 간다. 다양한 Token을 넣기 위한 인터페이스가 필요하다.
  9. 수행 중 괄호가 맞지 않는 경우 등 사용자 오류를 처리하기 윈한 Exception 클래스가 필요하다.
정리된 내용을 수용하려면 다음과 같은 것들을 만들어야 할 것 같다.
만들 애 이름 기능/역할 비고
ExprParser 수식파서 메인 클래스 -
ExprTokenizer 수식을 잘 잘라서 Token을 뽑아 줄 클래스 1번
ExprTokenType Token의 형태를 정의한 Enumeration. 연산자, 괄호, 함수, 피연산자 등을 정의. 2번, 3번
OperatorAssoc 연산자의 Associative 방법을 정의한 Enumeration 4번
ExprToken ExprTokenizer에서 Token을 이 객체로 추출 2번, 8번
OperatorToken 연산자를 처리하기 위한 토큰 3번
FunctionToken 함수를 위한 토큰 3번
ValueToken 피연산자를 대변하기 위한 토큰 3번
EtcToken 연산자, 함수, 피연산자 이외 것을 대변하기 위한 토큰. 예를 들어 괄호 같은 거~ 3번
ParserException 수식파싱 및 값 계산 중 발생할 수 있는 오류 처리 클래스 9번
5번에서 필요한 Stack과 Queue는 알고리즘 구현할 때 java.util 패키지에 있는 것을 이용하면 된다. 6번은 파싱하는 메소드에서 생성한 Queue를 반환하거나 멤버 변수로 저장하면 되고, 7번은 알고리즘의 결과이다.
조금만 더 생각해 보자.
수식 내에서 Token을 구분짓는 건 Token의 형태를 문자로 표현한 것들이다. 무슨 말인고 하니, 연산자, 숫자, 괄호, 함수 등을 표현한 수식 내 문자들이 Token을 뽑는 기준이라는 것이다. 오호라~ Token 뽑는 방법은 수식내 문자를 하나 하나 살펴보며 앞서 말한 문자와 일치하는 지 비교해 보면 될 듯 하다.
그렇다면 어떤 문자들이 있을까? 연산자를 먼저 살펴보면, 사칙연산(+, -, *, /)을 기본으로 승수연산(^), 나머지 연산(Modulus, %) 등이 있다. 물론, 비교 연산자(=, >=, <=, !=), 논리 연산자(and, or, not)도 포함되면 좋을 것이다. 숫자와 괄호는 특별히 말할 것이 없고, 함수는 정의하기에 따라 무궁무진 하기 때문에 연산자처럼 몇 개 정의해서 끝날 문제가 아니다. 뭔가 함수객체 들만 몰아 넣어 관리할 Gallery스러운 것이 필요하다. 조금 더 나가서 연산자도 함수처럼 관리하면 편할 것 같다. 실제 계산하는 메소드도 같이 포함시켜 놓고~
그래서 다음과 같은 것들을 추가로 만들면 조금 더 멋진 파서가 되지 않을까 싶다.
만들 애 이름 기능/역할
ExprTokenGallery 연산자, 함수 형태의 Token을 자신을 표현할 문자와 함께 Key & Value 형태로 관리하는 클래스.
Calculatable 연산자나 함수의 실제 계산을 위한 인터페이스. Token을 정의한 클래스에 멤버로 넣어 쉽게 값을 계산할 수 있게 함.
다음 편에 계속
휴... 사실 이 글을 쓰기 시작한 지 한달이 넘었다. 살은 더 붙여야 하지만 위에서 말한대로 구현도 다 해놨다. 그런데 왜 이리 안써지는지... 일 때문에 바쁜 것도 있었지만 이렇게 안써질 때가 가끔(사실 아주 많이) 있다. 이럴 땐 잠시 시간을 가져야 한다. 여기서 잠시 멈추고 다음에 소스와 함께 다시 해야겠다.
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2013년 1월 29일 화요일

JDBC에서 LOAD DATA INFILE 오류발생

Workbench나 mysql console에서는 잘 되는데 JDBC로 접속해 "LOAD DATA INFILE"을 하면 안될 때가 있다. 컬럼 개수가 안 맞는다거나 형태를 바꿀 수 없다는 오류 메시지만 계속 나올 뿐이다.
이 문제는 지정한 데이터 파일 내 빈 필드값이 있을 때 간혹(?) 발생한다. 그렇니까, 다음과 같이 구분자가 연속으로 나오는 경우이다.
COL1, COL2, COL3
1,A,B
2,,C
3,D,
해결방법은 데이터 파일의 빈필드에 문자열 '\N'을 명시적으로 넣어 NULL임을 알려 주는 것이다.
COL1, COL2, COL3
1,A,B
2,\N,\NC
3,D,\N
이 방법이 여의치 않다면 "LOAD DATA INFILE" 명령을 다음과 같이 실행하여 해결할 수도 있다.
LOAD DATA INFILE 'data file path'
REPLACE INTO TABLE_NAME
FIELD TERMINATED BY ','
LINES TERMINATED BY '\n'
(@V1, @V2, @V3)
SET COL1 = NULLIF(@V1, '')
  , COL2 = NULLIF(@V2, '')
  , COL3 = NULLIF(@V3, '')
;
데이터를 넣을 테이블에는 컬럼 COL1, COL2, COL3가 있으며, 해결책의 키-포인트는 "SET"을 이용한 부분이다.
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2013년 1월 28일 월요일

MySQL 재시작 방법

RedHat 계열의 Linux에 설치된 MySQL을 재시작하려면
# service mysqld restart
or
# /etc/init.d/mysqld restart
비슷하게 시작, 종료하려면,
# service mysqld [start | stop]
or
# /etc/init.d/mysqld [start | stop]
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MySQL 한글이 안될 때

한글이 안 되는 경우

MySQL 사용 시 한글이 안 될 경우 세 부분을 의심해 보아야 한다.

1. MySQL 서버 characterset 설정.
2. 사용하고 있는 툴의 문자 인코딩 지원 종류.
3. 쿼리를 저장한 파일 혹은 데이터 파일의 문자 인코딩 방식.

한글을 사용하려면 문자 인코딩 방식을 euc-kr나 Unicode를 지원해야 한다. 요즘 쿼리 툴은 대부분 Unicode 중 utf-8을 지원하기 때문에 2번은 크게 문제가 되지 않는다. 물론 확인은 해 봐야 한다. 3번도 무료로 사용할 수 있는 Sublime Text 등을 이용하면 쉽게 확인할 수 있다. 문제는 1번이다.

MySQL을 설치하고 utf-8을 기본으로 제공해 주면 좋은데 그렇지가 않다. 다음은 설치 후 MySQL의 상태를 확인한 화면이다.

mysql> status
--------------
mysql  Ver 14.12 Distrib 5.0.95, for redhat-linux-gnu (x86_64) using readline 5.1
 
Connection id:          20
Current database:
Current user:           root@localhost
SSL:                    Not in use
Current pager:          stdout
Using outfile:          ''
Using delimiter:        ;
Server version:         5.0.95 Source distribution
Protocol version:       10
Connection:             Localhost via UNIX socket
Server characterset:    latin1
Db     characterset:    latin1
Client characterset:    latin1
Conn.  characterset:    latin1
UNIX socket:            /var/lib/mysql/mysql.sock
Uptime:                 6 days 5 hours 2 min 54 sec
 
Threads: 1  Questions: 41  Slow queries: 0  Opens: 13  Flush tables: 1  Open tables: 6  Queries per second avg: 0.000
--------------

mysql> 

문자 인코딩 방식이 latin1이다. 이러니 한글이 안되지... utf-8으로 바꿔보자.

MySQL Characterset 바꾸기

문자셋을 바꾸려면 /etc/my.cnf 파일의 해당 부분에 다음 내용을 추가한다.

# vi /etc/my.cnf
 
[mysqld]
...
default-character-set=utf8
collation-server=utf8_unicode_ci
character-set-server=utf8
character-set-client-handshake=FALSE
...

[client]
default-character-set=utf8
...    

그리고 나서 재시작. 다시 상태를 확인해 보면,

mysql> status
--------------
mysql  Ver 14.12 Distrib 5.0.95, for redhat-linux-gnu (x86_64) using readline 5.1
 
Connection id:          2
Current database:
Current user:           root@localhost
SSL:                    Not in use
Current pager:          stdout
Using outfile:          ''
Using delimiter:        ;
Server version:         5.0.95 Source distribution
Protocol version:       10
Connection:             Localhost via UNIX socket
Server characterset:    utf8
Db     characterset:    utf8
Client characterset:    utf8
Conn.  characterset:    utf8
UNIX socket:            /var/lib/mysql/mysql.sock
Uptime:                 22 sec
 
Threads: 1  Questions: 5  Slow queries: 0  Opens: 12  Flush tables: 1  Open tables: 6  Queries per second avg: 0.227
--------------

mysql> 

이제 한글을 사용할 수 있다.

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2013년 1월 19일 토요일

HDFS 셀 명령

Hadoop Homepage에 있는 문서 "File System Shell Guide"를 참고하여 작성하였음!
들어가기
HDFS(Hadoop Distributed File System)는 Linux의 i-node나 Windows의 FAT과 같은 파일을 저장하고 관리, 활용하기 위한 시스템이다. 다른 파일 시스템과 크게 다른 점은 여러 컴퓨터에 파일내용을 나누어 저장한다는 것이다. HDD에서의 i-node나 FAT의 개념을 컴퓨터로 확장해 보면 개념적으로는 HDFS와 거의 같아 보인다. 사용하기 위한 명령도 Linux 명령과 매우 흡사하다.
HDFS 명령 기본형식
HDFS 명령의 기본 형식은 다음과 같다.
[hadoop@alpha ~]$ hadoop fs -[command] [args]
 or
[hadoop@alpha ~]$ hadoop dfs -[command] [args]
"hadoop dfs"가 항상 앞에 붙고 뒤에 명령어(command)가 온다. [command] 앞에 "-" 오타가 아니다. 명령어는 항상 "-"로 시작하기 때문에 명시적으로 표시하였다.
끝에는 명령을 수행하는데 필요한 인수들이 위치한다. HDFS의 모든 명령은 인수(args)로 파일 혹은 파일경로를 가지며, 이들은 URI 형태로 정의된다.
URI
URI(Uniform Resource Identifier)는 말그대로 동일한 리소스를 유일하게 정의하고 식별하기 위한 규약으로 다음과 같은 형태를 가진다.
scheme://authority/path
크게 scheme, authority, path 세 부분으로 구성되며, HDFS 명령의 인수로 사용 시, 각 부분은 HDFS와 Local File System을 나타내기 위하여 다음과 같이 정의된다.
URI HDFS Local FS
scheme 문자열 "hdfs" 문자열 "file"
authority hostname:post (지정안함)
path Linux 파일경로와 동일하게 지정
Exmaple hdfs://alpha.centos:8020/data/README.txt file:///opt/hadoop-1.0.4/README.txt
HDFS의 authority에서 기본 포트를 이용하고 있다면 port는 지정할 필요가 없다. scheme와 authority은 생략가능하며, 생략했을 경우 명령을 수행하는 머신의 설정을 참고한다.
HDFS 셀 명령
이젠 HDFS의 셀 명령에 대하여 본격적으로 알아 보자.
명령어 설명
cat hadoop dfs -cat URI [URI ...]
지정한 파일(들)을 화면에 표시한다.
chgrp hadoop dfs -chgrp [-R] GROUP URI [URI ...]
지정한 파일의 group을 변경한다. 단, 파일의 소유자이거나 슈퍼유저만 변경 가능하다. "-R" 옵션을 붙이면 하위 디렉토리들도 재귀적으로 그룹이 변경된다.
chmod hadoop dfs -chmod [-R] MODE URI [URI ...]
지정한 파일의 권한(Permission)을 변경한다. 파일의 소유자이거나 슈퍼유저만 변경 가능할 수 있으며, "-R" 옵션을 붙이면 하위 디렉토리들도 재귀적으로 권한이 변경된다. MODE는 Linux 명령의 chmod와 똑 같이 지정하면 된다.
chown hadoop dfs -chown [-R] [OWNER][:[GROUP]] URI [URI ...]
슈퍼유저만 사용할 수 있는 파일의 소유자를 변경하는 명령이다. "-R" 옵션을 붙이면 하위 디렉토리들도 재귀적으로 소유자가 변경된다.
copyFromLocal hadoop dfs -copyFromLocal <localsrc> URI
지정한 로컬 파일을 HDFS로 복사한다.
copyToLocal hadoop dfs -copyToLocal [-ignorecrc] [-crc] URI <localdst>
지정한 HDFS 내 파일을 로컬 파일로 복사한다. "-ignorecrc" 옵션을 지정하면 CRC 체크를 실패하더라도 복사해 온다. CRC도 복사해 오고 싶으면 "-crc" 옵션을 사용한다.
count hadoop dfs -count [-q] <path> [path ...]
지정한 디렉토리(들) 내에 있는 디렉토리 개수, 파일 개수, 파일 크기, 디렉토리 명을 순서대로 표시한다. "-q" 옵션은 할당량(quota)에 대한 정보를 추가로 표시한다. QUOTA, REMAINING_QUATA, SPACE_QUOTA, REMAINING_SPACE_QUOTA 값들이 앞쪽에 붙여 나온다.
(왜 이름이 count인지 모르겠다.)
cp hadoop dfs -cp URI [URI ...] <dest>
지정한 파일(들)을 복사한다. 여러 파일이 지정된다면 <dest>는 디렉토리이어야 한다.
du hadoop dfs -du [-s] [-h] URI [URI ...]
지정한 디렉토리에 있는 파일과 디렉토리의 크기를 표시한다. 디렉토리의 경우 디렉토리 내 포함된 파일 및 서브 디렉토리의 크기를 모두 합한 값이 표시된다.
-s 옵션은 표시된 파일의 총크기를 표시한다.
-h 옵션은 사용자 친화적 형태로 크기를 표시한다. (67108864를 64.0m 표시)
※ 1.0.4에서 -s와 -h는 지원하지 않는 듯~
dus hadoop dfs -dus <arg>
지정한 디렉토리 내 파일, 서브 디렉토리의 크기를 모두 더한 값이 표시된다.
expunge hadoop dfs -expunge
휴지통을 비운다. 휴지통에 대한 자세한 내용은 HDFS Architecture Guide 참고.
get hadoop dfs -get [-ignorecrc] [-crc] <src> <localdst>
HDFS 내 지정된 파일을 로컬 파일로 복사한다. copyToLocal 명령과 유사하다.
-ignorecrc 옵션은 CRC 체크를 실패하더라도 파일을 복사해 온다.
파일과 CRC를 복사하려면 "-crc" 옵션을 이용한다.
getmerge hadoop dfs -getmerge <src> <localdst> [addnl]
지정한 HDFS의 디렉토리 내 모든 파일을 붙여 localdst에 저장한다. addnl을 지정하면 저장 시 파일 사이에 addnl에 지정한 문자(열)가 추가로 붙는다.
ls hadoop dfs -ls URI [URI ...]
지정한 HDFS 디렉토리(들)에 포함된 파일, 디렉토리 목록을 표시한다. Linux의 "ls -l" 명령과 비슷하다.
lsr hadoop dfs -lsr URI [URI ...]
ls의 recusive 버전. Linux의 "ls -Rl" 명령과 비슷하다.
mkdir hadoop dfs -mkdir URI [URI ...]
지정한 경로대로 디렉토리를 생성한다. "/data/text" 디렉토리를 생성하려고 할 때 "/data" 디렉토리가 없다면 생성 후 "/data/text"를 생성한다. Linux의 "mkdir -p ..."와 비슷하게 동작한다.
moveFromLocal hadoop dfs -moveFromLocal <localsrc> <dst>
복사 후 파일을 삭제하는 것을 제외하면 put 명령과 동일하다.
put hadoop dfs -put <localsrc> ... <dst>
로컬 PC 내 지정된 파일(들)을 HDFS로 복사한다. 여러 파일을 지정할 경우 <dst>은 디렉토리를 저징해야 한다.
rm hadoop dfs -rm [-skipTrash] URI [URI ...]
지정한 파일(들)을 지운다. 디렉토리를 지우려면 rmr 명령을 이용, 이 명령은 파일에만 가능하다.
"-skipTrash" 옵션을 지정하면 휴지통에 넣지 않고 바로 삭제한다.
rmr hadoop dfs -rmr [-skipTrash] URI [URI ...]
Recursive한 rm 버전이다. 디렉토리를 지정하면 포함된 모든 내용을 지우고 지정한 디렉토리도 지운다.
"-skipTrash" 옵션을 지정하면 휴지통에 넣지 않고 바로 삭제한다.
setrep hadoop dfs -setrep Number [-R] <path>
지정한 파일의 Replication Factor(복제 개수)를 변경한다.
"-R" 옵션을 지정하면 recursive하게 동작한다.
stat hadoop dfs -stat URI [URI ...]
지정한 디렉토리의 통계정보를 표시한다. 그런데 실제로 해보면 뭔가 좀 이상하다.
tail hadoop dfs -tail [-f] URI
지정한 파일의 마지막 1KB를 화면에 표시한다. "-f" 옵션은 Linux의 "tail -f ..."와 같다.
test hadoop dfs -test -[ezd] URI
"-e" 옵션: 지정한 파일이 존재한다면 0을 반환.
"-z" 옵션: 파일 크기가 0이라면 0을 반환.
"-d" 옵션: 지정한 파일이 디렉토리라면 0을 반환.
text hadoop dfs -text <src>
지정한 파일을 텍스트 형태로 화면에 표시한다. zip과 텍스트 형태만 사용할 수 있다.
touchz hadoop dfs -touchz URI [URI ...]
크기가 0인 파일을 생성한다.
명령 실행 샘플
말로만 하면 잘 안 와 닿는다. 직접 해 보는 것이 최고다. 다음은 Hadoop을 "/opt/hadoop-1.0.4"에 설치 후 셀 명령을 실행해 본 결과이다.
[hadoop@alpha hadoop-1.0.4]$ ls -l
합계 7524
-rw-rw-r--.  1 hadoop hadoop  446999 2012-10-03 14:17 CHANGES.txt
-rw-rw-r--.  1 hadoop hadoop   13366 2012-10-03 14:17 LICENSE.txt
-rw-rw-r--.  1 hadoop hadoop     101 2012-10-03 14:17 NOTICE.txt
-rw-rw-r--.  1 hadoop hadoop    1366 2012-10-03 14:17 README.txt
. . . (중략) . . .
drwxr-xr-x.  7 hadoop hadoop    4096 2013-01-11 21:47 docs
-rw-rw-r--.  1 hadoop hadoop    6840 2012-10-03 14:17 hadoop-ant-1.0.4.jar
-rw-rw-r--.  1 hadoop hadoop     410 2012-10-03 14:17 hadoop-client-1.0.4.jar
-rw-rw-r--.  1 hadoop hadoop 3928530 2012-10-03 14:17 hadoop-core-1.0.4.jar
-rw-rw-r--.  1 hadoop hadoop  142452 2012-10-03 14:17 hadoop-examples-1.0.4.jar
-rw-rw-r--.  1 hadoop hadoop     413 2012-10-03 14:17 hadoop-minicluster-1.0.4.jar
-rw-rw-r--.  1 hadoop hadoop 2656646 2012-10-03 14:17 hadoop-test-1.0.4.jar
-rw-rw-r--.  1 hadoop hadoop  287807 2012-10-03 14:17 hadoop-tools-1.0.4.jar
drwxr-xr-x.  2 hadoop hadoop    4096 2013-01-11 21:47 ivy
. . . (중략) . . .
drwxr-xr-x.  9 hadoop hadoop    4096 2012-10-03 14:17 webapps
[hadoop@alpha hadoop-1.0.4]$ hadoop dfs -mkdir /data/text
[hadoop@alpha hadoop-1.0.4]$ hadoop dfs -copyFromLocal *.txt /data/text
[hadoop@alpha hadoop-1.0.4]$ hadoop dfs -ls /data/text
Found 4 items
-rw-r--r--   3 hadoop supergroup     446999 2013-01-25 22:41 /data/text/CHANGES.txt
-rw-r--r--   3 hadoop supergroup      13366 2013-01-25 22:41 /data/text/LICENSE.txt
-rw-r--r--   3 hadoop supergroup        101 2013-01-25 22:41 /data/text/NOTICE.txt
-rw-r--r--   3 hadoop supergroup       1366 2013-01-25 22:41 /data/text/README.txt
[hadoop@alpha hadoop-1.0.4]$ hadoop dfs -mkdir /data/bin
[hadoop@alpha hadoop-1.0.4]$ hadoop dfs -copyFromLocal *.jar /data/bin
[hadoop@alpha hadoop-1.0.4]$ hadoop dfs -ls /data/bin
Found 7 items
-rw-r--r--   3 hadoop supergroup       6840 2013-01-25 23:21 /data/bin/hadoop-ant-1.0.4.jar
-rw-r--r--   3 hadoop supergroup        410 2013-01-25 23:21 /data/bin/hadoop-client-1.0.4.jar
-rw-r--r--   3 hadoop supergroup    3928530 2013-01-25 23:21 /data/bin/hadoop-core-1.0.4.jar
-rw-r--r--   3 hadoop supergroup     142452 2013-01-25 23:21 /data/bin/hadoop-examples-1.0.4.jar
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[hadoop@alpha hadoop-1.0.4]$ hadoop dfs -count /data/text
           1            4             461832 hdfs://alpha.centos:8020/data/text
[hadoop@alpha hadoop-1.0.4]$ hadoop dfs -count /data/bin
           1            7            7023098 hdfs://alpha.centos:8020/data/bin
[hadoop@alpha hadoop-1.0.4]$ hadoop dfs -count /data
           3           11            7484930 hdfs://alpha.centos:8020/data
[hadoop@alpha hadoop-1.0.4]$ hadoop dfs -count -q /data
        none             inf            none             inf            3           11            7484930 hdfs://alpha.centos:8020/data
[hadoop@alpha hadoop-1.0.4]$ hadoop dfs -cat /data/text/NOTICE.txt
This product includes software developed by The Apache Software
Foundation (http://www.apache.org/).
[hadoop@alpha hadoop-1.0.4]$ hadoop dfs -chmod 666 /data/text/NOTICE.txt
[hadoop@alpha hadoop-1.0.4]$ hadoop dfs -ls /data/text
Found 4 items
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-rw-rw-rw-   3 hadoop supergroup        101 2013-01-25 22:41 /data/text/NOTICE.txt
-rw-r--r--   3 hadoop supergroup       1366 2013-01-25 22:41 /data/text/README.txt
[hadoop@alpha hadoop-1.0.4]$ hadoop dfs -du /data
7023098     hdfs://alpha.centos:8020/data/bin
461832      hdfs://alpha.centos:8020/data/text
[hadoop@alpha hadoop-1.0.4]$ hadoop dfs -dus /data
hdfs://alpha.centos:8020/data   7484930
[hadoop@alpha hadoop-1.0.4]$ mkdir test
[hadoop@alpha hadoop-1.0.4]$ cd test
[hadoop@alpha test]$ hadoop dfs -getmerge /data/text/ ./MERGED.txt "\n\n\n"
13/01/27 00:41:32 INFO util.NativeCodeLoader: Loaded the native-hadoop library
[hadoop@alpha test]$ ls -l
합계 456
-rwxrwxrwx. 1 hadoop hadoop 461832 2013-01-27 00:41 MERGED.txt
[hadoop@alpha test]$ 
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