김세훈

• 리눅스 팁

링크 시킬때
- ln -s /원본... /링크시킬 위치...

남은 하드디스크량 알아 볼 때
- df -h

하드디스크 부족할 때
- fdisk /dev/sd...
- extracted는 피할 것.
- 후에 mount로 정착
- 그리고 마지막으로 링크 (위의 것 참고)

프로세스의 비중이 클 때
- top로 검사 (작업 관리자와 같은 화면 실시간 출력)
- pid에 따른 비중에 맞춰 막히는 프로세서 삭제
- 삭제하는 방법 pkill -9 pid
- partprobe(?) 암튼 이건 재부팅 방지용이다.

하둡

- hdfs상에서 송수신할 때, 나눠야할 블록, 버퍼량을 헤아려야 한다.
- 예를 들어, 너무 많은 양을 한꺼번에 보내려 한다면 오류가 발생한다.

- h-base, hdfs, map & reduce 방식은 구글 것을 따라한거다.
- 하둡은 높은 전송률,  낮은 지연률 - 단, 많은 양의 컴퓨터(렉)가 병렬구조의 클러스터를 이뤄야 된다- 을 자랑한다.
- moving computation 움직일 수 있는 계산. 즉,  계산처리 과정의 근접화. 즉, 데이터의 이동, 근접화보다 더 효율적인 방법
이라고 한다.
- hdfs는 상호작용이라기보단, 배치 프로세싱. (이게 도대체 무슨말인지...) 
- 결론은, 병행처리 구조상 획기적인 '속도의 증대'는 DFS의 놀라운 발견!

- 하둡의 초기화는 우선 hadoop namenod -format 디렉토리 초기화(1)
- start-all.sh (2)분산파일 시스템(DFS) 가동!

- 그리고 분산파일 시스템의 중지는 stop-all.sh 스크립트 이용

자세한건 여기에! http://www.joinc.co.kr/modules/moniwiki/wiki.php/JCvs/Search/Document/nutch/Hadoop?action=print

- 

EMS

- client_data1 as A LEFT JOIN firm_data1 as B on A.f_id = B.f_id
- 생각해보자. 모든 테이블의 값을 불러들어올 수 있는 명령!!

해쉬 테이블

- 전화번호부, 그러니까 찾아보기 쉽게 색목별로 나눈 사전이나 전화번호부라면 해쉬테이블!
- 어떤 곳에 넣어야 할 지, 그러니까 구분하는 기준을 정하는게 최우선과제겠지!
- 하지만 이 역시 완벽하진 않아, 쉽게 에러가 날 수 있는데 대표적으로 값을 추가할 수 없는 충돌 현상이 그것이다!
- 해결방법 다중슬롯: 그냥 2차원 배열 만들면 되지뭐!
- 하지만 한쪽 슬롯에만 치중된다면- 낭비, 지연.
- 결국 단순, 신속적인 해시테이블을 만들어야!
- 선형탐색 : 꿩대신 닭. 해당 슬롯이 꽉차면 그 옆자리!
- 동적 슬롯: 슬롯의 갯수를 가변적으로 관리하는 방법. 비교적으로 적극대처 방법.
- 이 동적슬롯의 구현은 동적배열이나 연결리스트로 작성해야. 물론 이 때엔, 양이 방대해짐을 전제로 한다면,
- 이분 검색을 하는게 유리하겠다.

- 검색이라기 보단, 빠른 검색을 위한 자료관리 알고리즘.

uts

1) 용어 정리
  - 스테이지 : U. T. S의 세단계를 세분화 시킨것.(같은 S를 가더라도 S1에 갈 건지, S2에 갈 건지 알아야지.)
  - DH테이블, 크게 svc와 tid로 나뉘는데 업데이터와 뭐가 다를까. 일단 보류
  - UTS_ENV 이건 한 데이터의 세부정보.
2) 함수
  - record_direction