redis usage

cd /data/prog/redis

wget http://download.redis.io/releases/redis-2.8.9.tar.gz
$ tar xzf redis-2.8.9.tar.gz
$ cd redis-2.8.9
$ make;make install

[root@host00 redis]# ./utils/install_server.sh
Welcome to the redis service installer
This script will help you easily set up a running redis server

Please select the redis port for this instance: [6379]
Selecting default: 6379
Please select the redis config file name [/etc/redis/6379.conf]
Selected default - /etc/redis/6379.conf
Please select the redis log file name [/var/log/redis_6379.log]
Selected default - /var/log/redis_6379.log
Please select the data directory for this instance [/var/lib/redis/6379]
Selected default - /var/lib/redis/6379
Please select the redis executable path [/usr/local/bin/redis-server]
Selected config:
Port           : 6379
Config file    : /etc/redis/6379.conf
Log file       : /var/log/redis_6379.log
Data dir       : /var/lib/redis/6379
Executable     : /usr/local/bin/redis-server
Cli Executable : /usr/local/bin/redis-cli
Is this ok? Then press ENTER to go on or Ctrl-C to abort.
Copied /tmp/6379.conf => /etc/init.d/redis_6379
Installing service...
Successfully added to chkconfig!
Successfully added to runlevels 345!
Starting Redis server...
Installation successful!

<dependency>
<groupId>redis.clients</groupId>
<artifactId>jedis</artifactId>
<version>2.4.2</version>
</dependency>
            

impala time zone from_unixtime / -09:00

select from_utc_timestamp(from_unixtime(1398013523), 'Asia/Seoul');

maven local jar install

mvn install:install-file -Dfile=파일 full경로 -DgroupId=그룹아이디 -DartifactId=artifactId -Dversion=버전정보 -Dpackaging=jar

mina)) server side write

//decode POJO and send to client
IoBuffer buffer = (IoBuffer) message;
System.out.println(buffer.getString(Charset.forName("UTF-8").newDecoder()));
buffer.setAutoExpand(true);
//buffer.putObject(POJO);
buffer.putString("string value", Charset.forName("UTF-8").newEncoder());
buffer.flip();
session.write(buffer);
System.out.print("Object Attached and Sent");

MAPREDUCE VS YARN

[MapReduce]
MapReduce Framework [job tracker]는 두가지 기능 수행
- 클러스터 전체의 리소스 관리
- 여러 잡을 수행하면서 그것들이 성공적으로 끝날때까지 관리
- task tracker 가 JOB 수행 MANY NODE


[YARN]
YARN(Yet Another Resource Negotiator)에서는 애플리케이션 마스터와 리소스 매니저 두개로 분리
- YARN "클러스터"마다 리소스 매니저(Resource Manager) 존재
- "클러스터내"의 각 NODE마다 노드 매니저(Node Manager)가 존재

이런 분산환경위에서 실행되는 잡(Job)마다 하나의 서버가 애플리케이션 마스터(Application Master)로 실행되어
 잡에 필요한 자원을 리소스 매니저로부터 받아내고
해당 잡내의 태스크들을 관리하는 역할