https://cdecl.github.io/ 로 이전 합니다.  

Visual Studio Code, Python 개발환경 구축

1. Visual Studio Code vscode

MS가 배포하는 Electron Framwork 기반 Cross-Flatform Code editing

1.1. 설치

• https://code.visualstudio.com/
• vscode chocolatey 설치

  choco install vscode -y 

※ Developer Survey Results 2018 : https://insights.stackoverflow.com/survey/2018/

1.2. 특징

• Fast, Powerful Editing
  • Linting, multi-cursor editing, parameter hints, and other powerful editing features.
  • Code Navigation and Refactoring
• Meet IntelliSense.
  • syntax highlighting and autocomplete with IntelliSense, which provides smart completions based on variable types, function definitions, and imported modules.
• Git commands built-in
• Extensible and customizable
  • Install extensions to add new languages, themes, debuggers, and to connect to additional services

1.3. Getting Started, Top Extensions

• Getting Started : https://code.visualstudio.com/docs
  • Top Extensions : https://marketplace.visualstudio.com/
• Awesome-vscode : https://github.com/viatsko/awesome-vscode

1.4. 추천 Extensions

• C/C++ : MS 배포 C/C++ 언어지원
  • C/C++ IntelliSense, debugging, and code browsing.
  • https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-vscode.cpptools
• Python : MS 배포 Python 언어지원
  • Linting, Debugging (multi-threaded, remote), Intellisense, code formatting, refactoring, unit tests, snippets, and more.
  • https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-python.python
• Code Runner : 코드를 파일 혹은 셀렉션 단위 컴파일(인터프리터) 및 실행
  • Run C, C++, Java, JS, PHP, Python, Perl, Ruby, Go, Lua, Groovy, PowerShell, CMD, BASH, F#, C#, VBScript, TypeScript, CoffeeScript 등등
  • Python 언어 이외도 PowerShell, CMD, BASH 등이 지원되어 CLI 환경에서 테스트 대신 편집기에서 바로 실행 가능하게 지원
  • https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=formulahendry.code-runner
• gitignore : gitignore 언어별 선택 및 생성 지원
  • Language support for .gitignore files. Lets you pull .gitignore files from the https://github.com/github/gitignore repository
  • https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=codezombiech.gitignore
• Markdown Preview Github Styling : Github Markdown Style 실시간 보기
  • Changes VS Code's built-in markdown preview to match Github's style
  • https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=bierner.markdown-preview-github-styles
• Partial Diff : 파일 비교 (Diff) - 클립보드↔파일, 파일↔파일
  • Compare (diff) text selections within a file, across files, or to the clipboard
  • https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ryu1kn.partial-diff
• REST Client : REST Client 지원, 편집기에 URL 규칙 쓰고 호출
  • REST Client for Visual Studio Code
  • https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=humao.rest-client
• Gist : github gist 지원
  • Create, open and edit Gists
  • https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=kenhowardpdx.vscode-gist
• Live Share : MS 배포 실시간 화면 공유 및 편집 (Visual Studio 2019 및 vscode 지원)
  • Real-time collaborative development from the comfort of your favorite tools.
  • https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=MS-vsliveshare.vsliveshare

2. Python 개발환경

1.1. 설치

• Windows : https://www.python.org/

choco install python -y 

• Linux : Centos 7

# 2.7.x 버전은 기본 설치 되어 있음 
# yum 패키지에서 3.4 버전밖에 없어 3.6 설치하려면 epel-release 저장소 추가 
sudo yum install -y epel-release

# python, pip 설치 
sudo yum install python36u python36u-pip

# python3, pip3 사용 하기위한 심볼릭 링크 
sudo ln -sf /usr/bin/python3.6 /usr/bin/python3 
sudo ln -sf /usr/bin/pip3.6 /usr/bin/pip3

1.2. PIP 패키지 관리

• Python으로 작성된 패키지 소프트웨어를 설치/관리하는 패키지 관리 시스템

# flask 모듈 설치 
# 전역으로 설치하는것으로 linux의 경우 sudo권한이 필요하고 windows 10의 경우 Admin Role 필요 
## 권고 하지 않음 
pip install flask

# flask 모듈을 user 공간에 설치 (권고)
pip install flask --user 

# pip 설치된 모듈 보기 
pip freeze 

# pip 패키지 삭제 
pip uninstall flask

1.2.1 virtual 환경

• 가상환경으로 Python 실행 및 패키지 관리
• virtual 모듈 설치
  • virtualenv : 일반적으로 많이 사용되는 가상환경 관리 모듈

pip install virtualenv --user 

# linux 의 경우 yum으로도 설치 가능 (3.6 기준)
sudo yum install python36-virtualenv -y 

• virtual 만들기

# python 3.6 환경의 virtual 환경 만들기 
virtualenv --python=/usr/bin/python3 venv

# 기본 virtual 환경 만들기
virtualenv venv

# Path 가 없어 명령어를 찾지 못할 경우 
python -m virtualenv venv

• activate virtual

# linux 
source venv/bin/activate

# windows 
venv\Script\Activate

• deactivate virtual

# linux 
deactivate

# windows
venv\Scripts\deactivate.bat

3. Python 개발환경 - vscode

• Extensions 설치 : Python, Code Runner
• Python 실행 - Context Menu (mouse right button)
  • Python : Run Python File in Terminal
    • 전체 파일 터미널 실행
    • virual 환경 지원 : 프로젝트 오픈시
      • vscode 폴더로 열면 해당 폴더를 기준으로 프로젝트로 인식
  • Code Runner : Context Menu의 Run Code (Ctrl+Alt+N)
    • 코드 셀렉션 부분 코드 실행 및 전체 파일 실행
    • virtual 환경 지원 안함

• virtual 환경 선택 : 프로젝트 파일 오픈시 가능
  • Command palette 열기 (F1 or Ctrl+Shirt+p)
  • Python Select Interpreter → 선택

4. 기타 개발환경

• Chocolatey
  • The package manager for Windows
  • https://chocolatey.org/
  • Install : https://chocolatey.org/install

choco install googlechrome -y
choco install 7zip -y
choco install conemu -y
choco install vscode -y
choco install python -y
choco install dotnetcore-sdk -y
choco install d2codingfont -y
choco install git -y
choco install tortoisegit -y
choco install curl -y

choco install fiddler -y
choco install filezilla -y
choco install dbeaver -y

• ConEmu : cmd 대체 툴

  • ConEmu-Maximus5 is a Windows console emulator with tabs, which represents multiple consoles as one customizable GUI window with various features.
  • https://conemu.github.io/

    choco install conemu

• MSYS2 : Git 설치 디렉토리에 위치

  • Add PATH : C:\Program Files\Git\usr\bin

    MSYS2 is a software distro and building platform for Windows
    At its core is an independent rewrite of MSYS, based on modern Cygwin 
    (POSIX compatibility layer) and MinGW-w64 with the aim of better interoperability with native Windows software. 
    It provides a bash shell, Autotools, revision control systems and the like for building native Windows applications using MinGW-w64 toolchains.

• WSL : Windows Subsystem for Linux

  • Windows 10
  • https://docs.microsoft.com/ko-kr/windows/wsl/install-win10

Gitlab Backup & Restore 방법

• 참고: https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab-ce/blob/master/doc/raketasks/backup_restore.md

1. Backup 방법

sudo gitlab-rake gitlab:backup:create

백업을 하면 아래 경로에 백업 파일이 생성

• /var/opt/gitlab/backups/

drwxr-----.  2 git  root      4096 2017-01-06 09:22 .
drwxr-xr-x. 13 root root      4096 2017-01-05 13:39 ..
-rw-------.  1 git  git  732047360 2017-01-06 09:20 1483662009_2017_01_06_gitlab_backup.tar

2. Restore 방법

먼저 2개의 서비스를 중지 시키고 상태를 확인

sudo gitlab-ctl stop unicorn
sudo gitlab-ctl stop sidekiq
# Verify
sudo gitlab-ctl status

백업된 파일을 기본 Backup 폴더로 위치

sudo cp 1393513186_2014_02_27_gitlab_backup.tar /var/opt/gitlab/backups/

Restore 명령

sudo gitlab-rake gitlab:backup:restore BACKUP=1393513186_2014_02_27

아래와 같은 에러 발생 (나의 경우)

rake aborted!
TypeError: no implicit conversion of nil into String

근본적인 방법은 아니지만, 백업 파일이 1개인 경우 백업 파일 이름없이 명령을 사용하면 해당 문제는 해결

• 참고 : http://stackoverflow.com/questions/41291390/gitlab-8-15-0-restore-backup-not-working

sudo gitlab-rake gitlab:backup:restore 

위의 경우도 권한의 문제가 발생하니, 백업 파일의 666 이상의 권한과 디렉토리의 777 권한을 설정

기본적으로 git 계정으로 r 권한만 설정 되어 있음

sudo chmod 777 /var/opt/gitlab/backups/
sudo chmod 666 /var/opt/gitlab/backups/*

성공적으로 진행 되면 모든 데이터가 삭제 된다고 묻는 내용이 나오고 yes 키인하면 성공!!

3. 자동 백업

• 서버측 스크립트(백업) : gitlab_backup.sh
  

#/bin/bash
sudo chmod 755 /var/opt/gitlab/backups/
sudo rm -rf /var/opt/gitlab/backups/*
sudo gitlab-rake gitlab:backup:create
sudo chmod 644 /var/opt/gitlab/backups/*

• 클라이언트 백업 실행 및 복사 : gitlab_backup.bat
  계정의 ssh 의 공개키기반 자동 로그인 및 sudoers 에 NOPASSWD 옵션 추가
  

ssh -t [서버] script/gitlab_backup.sh
scp [서버]:/var/opt/gitlab/backups/* .

1. 기본 설정 

# JAVA 설치 
- OS에 맞춰 설치(다운로드) 후 JAVA_HOME 환경변수 설정 

# Hadoop 실행 계정 생성 및 SSH Key 등록 

- 노드에서 다른 노드로 접속(ssh) 시 패스워드 없이 접속을 위해 키 생성 및 등록 

- ssh localhost 명령에서 패스워드가 없이 접속이 되어야 성공 

# Hadoop Download 

- http://hadoop.apache.org/releases.html

2. Hadoop 설정파일 

# $HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh

- JAVA_HOME 설정 

# $HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml

- 9000 포트에 hdfs:// 프로토콜 서비스 

- hadoop.tmp.dir 의 디폴트 경로 :  /tmp/hadoop-${user.name} 

- 추가적으로 hadoop.tmp.dir 설정이 필요 하다면

# $HADOOP_HOME/etc/hadoop/hdfs-site.xml

- dfs.replication : block replication (default : 3)

- dfs.namenode.name.dir : namenode 디렉토리 위치 

- dfs.datanode.data.dir : datanode 디렉토리 위치 

- dir을 지정하지 않으면 각각 file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/data 에 위치 

# namenode format 

# $HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml

# $HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml

3. Hadoop 구동

- hdfs 및 yarn 서비스 시작  (hadoop 계정으로 실행)

- jps 를 통해서 Namemode, Datanode 등 실행 되는지 학인 

# 서비스 PORT

- 9000 : ipc 서비스 포트, hdfs:// 

- 50070 : Namenode 웹 어드민 

- 50075 : Datanode 웹 어드민 

# VisualVM

- JAVA의 VM을 모니터링 할 수 있는 GUI 툴  

- JDK 1.7 이상의 경우 JAVA_HOME/bin 밑에 포함 되어 있음 (e.g. windows - jvisualvm.exe)

- 별도로 다운 받을 경우 : https://visualvm.java.net/

# 원격접속 준비 (서버)

- 원격으로 접속을 할 경우 host 서버측에 rmiregistry 및 jstatd 데몬 실행을 실행 시켜 놓아야 함

- jstatd 데몬 실행을 위한 policy 파일 작성 (tools.policy)

- rmiregistry 실행 및 jstatd 실행 

** centos 의 경우 방화벽을 열어야 하는데 2020 포트 이외에 랜덤한 포트를 하나 더 연결 하므로 해당 포트를 찾아서 열던가, 방화벽을 끄도록 함.

- 별도 랜덤한 포트를 연결 할때 hostname으 IP를 찾아서 연결을 시도함

만약 hostname 의 문제로 연결이 안되는 경우 클라이언트에 hosts 파일에 name 등록 후 서버 측 jstatd 에 연결할 hostname 을 명시해 줌  

# VisualVM 실행 

- Remote 항목에 서버를 등록

- 해당 서버 항목의 오른쪽 버튼의 Add jstatd Connection 으로 연결 설정을 열어 포트를 2020 으로 수정 

# Visual GC 추가 

-  Tools -> Plugins 메뉴에서 Visual GC Install 후 재 시작 하면 아래와 같은 화면이 표시됨 

# JVM GC 로그 남기기 

- JVM 자체적으로 GC의 Collection 로그를 남기긱 위해서, JAVA 실행 시 옵션 추가 

- 서버에 많은 부하를 주는 내용이 아니라, 별도의 GC 모니터링이 필요 하다면 추가 

- 전체 실행 시간 누적 시간(초), Young GC 및 Old GC (Full GC)의 실행 정보, 수행 시간 등이 기록  

# 참고 

- JAVA GC : http://d2.naver.com/helloworld/1329

- GC 튜닝 : http://d2.naver.com/helloworld/37111

- G1 GC 설명 : http://logonjava.blogspot.kr/2015/08/java-g1-gc-full-gc.html

# Scala 를 이용한 Spark Self-Contained Applications 테스트 

# 설치 

- Scala 다운로드 : http://www.scala-lang.org/download/all.html (2.10.6 버전)

- SBT(Scala Build Tool) 다운로드 : http://www.scala-sbt.org/download.html

- 두개의 프로그램 모두 공백이 없는 경로에 설치 하거나 mklink를 이용하여 공백이 없는 경로에 접근 가능하게 작업

- 각각의 "scala\bin" "sbt\bin" 디렉토리를 PATH 설정 

# 빌드 준비 

- 아래와 같은 Spark 빌드 환경 설정을 위해 .sbt 파일을 작성

- Scala 버전 2.10.6, Spark 버전 1.5.2 

name := "App"
version := "1.0"
scalaVersion := "2.10.6"

libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "1.5.2"

- sbt run 을 실행하여 빌드 및 실행 (처음에는 의존성 파일 설정을 위해 오래 걸림

- sublime text 3 사용시 Scala 빌드 설정 파일

- scala.sublime-build

# Scala 코드

- http://cdecl.tistory.com/306 의  spark_movelens.py 와 같은 기능을 하는 Scala 코드

- Scala의 Self-Contained Applications 환경에서는 sc.stop() 을 하지 않으면 "ERROR Utils: uncaught error in thread SparkListenerBus, stopping SparkContext" 이란 에러 발생함 

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._

import org.apache.log4j.Logger
import org.apache.log4j.Level


object App {
	def main(args: Array[String]) {
		Logger.getLogger("org").setLevel(Level.WARN)
		Logger.getLogger("akka").setLevel(Level.WARN)

		val sc = new SparkContext("local[*]", "MyApp")
		RDDRun(sc)
		sc.stop()
	}


	def RDDRun(sc: SparkContext) {
		val ratings = "D:/hadoop/data/ml-20m/ratings.csv"
		
		val rddMovie = (sc: SparkContext) => {
			val movies =  "D:/hadoop/data/ml-20m/movies.csv"
			val rdd = sc.textFile(movies)
			val header = rdd.first()

			rdd.filter(_ != header).map(_.split(",")).map(x => (x(0), x(1)))
		}

		val rdd = sc.textFile(ratings)
		val header = rdd.first()

		val rddR = rdd.filter(_ != header).map(_.split(",")).map(x => (x(1), x(2).toFloat))
			.groupByKey().mapValues(x=> x.sum / x.size)
			.join(rddMovie(sc)).sortBy(_._2._1)
			.map(x=> (x._1, x._2._1, x._2._2))		

		for (t <- rddR.collect()) {
			println("%s, %f, %s".format(t._1, t._2, t._3))
		}

	}
}

# 비교

- Python 코드 : [Finished in 175.3s] http://cdecl.tistory.com/306 

- Scala 코드 : [Finished in 70.5s]

- Scala 쪽이 월등하게 빠르므로, 프로토타입 같은 작업시 Python이 간단해 보이지만 Staging 서비스의 경우 Scala로 작성하는 것이 성능상 이점이 있음

# Apache Tajo 

- Apache Tajo™: A big data warehouse system on Hadoop

- http://tajo.apache.org/

# Apache Tajo 설치 

- Download : http://tajo.apache.org/downloads.html

- 최신 바이너리(Latest Release 0.11.0) 를 받아서 압축을 풀기 

- conf/tajo-env.cmd 파일의 HADOOP_HOME 과 JAVA_HOME 세팅 

# Apache Tajo 실행

# tsql 실행 및 테스트 

- 영화의 평점 샘플 데이터 활용 - http://grouplens.org/datasets/movielens/

- http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-20m.zip  (MovieLens 20M Dataset 사용)

- tsql 실행 

- 같은 결과를 얻기위해 Spark(Python)의 경우 약 3분의 소요된 반면 Tajo의 경우 약 1분 정도로 단순 Single node에서 실행은 빠른것으로 판단

- 허나 Spark 나 Tajo 의 경우 1개의 노드가 아닌 많은 Cluster에 의해 운영되어 성능을 극대화에 목적이 있으므로 로컬에서는 단순 테스트로만..

- Spark(Python) Test : http://cdecl.tistory.com/306

** Apache Hadoop을 Windows 10에 설치 및 테스트 

# Apache Hadoop for Windows 

- 깃헙에서 소스를 받아 빌드 작업을 해야 하지만, 친철하게 Windows용 64비트 비공식 빌드가 있어 해당 바이너리를 다운로드 

- karthikj1/Hadoop-2.7.1-Windows-64-binaries https://github.com/karthikj1/Hadoop-2.7.1-Windows-64-binaries

- Single Node Cluster, Pseudo-Distributed Mode 로 설치 

# 설치

- 다운로드 받은 파일을 공백이 없는 위치에 압축 풀기

- HADOOP_HOME , JAVA_HOME 환경번수 세팅 

- PATH에 HADOOP_HOME\bin 경로 추가 

# Hadoop Conifg 설정 

- %HADOOP_HOME%\etc\hadoop\core-site.xml

- Hadoop 인터페이스 서비스 URI 설정 

- 외부로 서비스 노출 하고  싶다면 hdfs://0.0.0.0:9000 으로 세팅

<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://localhost:9000</value>
    </property>
</configuration>

- %HADOOP_HOME%\etc\hadoop\hdfs-site.xml

- dfs.replication 블록 복제, 파일 복제 개수를 지정 

- namenode 와 datanode 의 경로를 지정 (옵션), 지정하지 않으면 /tmp 밑에 생성함

- file:/ 이 경로는 현재 드라이브 루트를 의미 (c:\ or d:\)

<configuration>
	<property>
		<name>dfs.replication</name>
		<value>1</value>
	</property>
	<property>
		<name>dfs.namenode.name.dir</name>
		<value>file:/hadoop/data/dfs/namenode</value>
	</property>
	<property>
		<name>dfs.datanode.data.dir</name>
		<value>file:/hadoop/data/dfs/datanode</value>
	</property>
</configuration>

- %HADOOP_HOME%\etc\hadoop\yarn-site.xml

- yarn 설정 및 hadoop 어플리케이션 classpath 설정 

<configuration>
    <property>
       <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
       <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <property>
       <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>
       <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
    </property>
    <property>
       <name>yarn.application.classpath</name>
       <value>
            %HADOOP_HOME%\etc\hadoop,
            %HADOOP_HOME%\share\hadoop\common\*,
            %HADOOP_HOME%\share\hadoop\common\lib\*,
            %HADOOP_HOME%\share\hadoop\mapreduce\*,
            %HADOOP_HOME%\share\hadoop\mapreduce\lib\*,
            %HADOOP_HOME%\share\hadoop\hdfs\*,
            %HADOOP_HOME%\share\hadoop\hdfs\lib\*,         
            %HADOOP_HOME%\share\hadoop\yarn\*,
            %HADOOP_HOME%\share\hadoop\yarn\lib\*
       </value>
    </property>
</configuration>

- %HADOOP_HOME%\etc\hadoop\mapred-site.xml

- 맵리듀스 런타임 프레임웍 설정 

<configuration>
    <property>
       <name>mapreduce.framework.name</name>
       <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

# Namenode 포맷

# HDFS (Namenode and Datanode), YARN (Resource Manager and Node Manager) 실행 

# 서비스 확인 

# 테스트 (Apache Spark, Python)

# SparkApp
from pyspark import SparkContext


def main():
	sc = SparkContext("local[*]", "SparkApp")

	ratings = "hdfs://localhost:9000/user/cdecl/data/movies.csv"
	rdd = sc.textFile(ratings)

	print(rdd.take(5))	


if __name__ == "__main__":
	main()

참고 : 

http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.1/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html

http://www.srccodes.com/p/article/38/build-install-configure-run-apache-hadoop-2.2.0-microsoft-windows-os

# Spark 어플리케이션 실행 방법

- Spark 어플리케이션을 실행 하기 위해서 3가지 방법을 제공

- http://spark.apache.org/docs/latest/quick-start.html

1. Spark Shell 을 이용한 인터랙티브한 환경에서 실행 (scala : bin/spark-shell, python: bin/pyspark)

>> bin\pyspark

Python 3.5.0 (v3.5.0:374f501f4567, Sep 13 2015, 02:16:59) [MSC v.1900 32 bit (Intel)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
15/11/11 20:05:54 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
15/11/11 20:05:57 WARN MetricsSystem: Using default name DAGScheduler for source because spark.app.id is not set.
Welcome to
      ____              __
     / __/__  ___ _____/ /__
    _\ \/ _ \/ _ `/ __/  '_/
   /__ / .__/\_,_/_/ /_/\_\   version 1.5.1
      /_/

Using Python version 3.5.0 (v3.5.0:374f501f4567, Sep 13 2015 02:16:59)
SparkContext available as sc, HiveContext available as sqlContext.
>>> rdd = sc.textFile('README.md')
>>> rdd.count()
98

2. spark-submit 툴을 이용하여 소스나 패키지를 제출하여 실행

##
# test.py

from pyspark import SparkContext

sc = SparkContext("local", "Simple App")

rdd = sc.textFile('README.md')
print(rdd.count())

3. 단독 어플리케이션으로 실행 

- PYTHONPATH를 설정하여 패키지 참조 하여야 사용 가능 

- PYTHONPATH=%SPARK_HOME%/python/lib/pyspark.zip;%SPARK_HOME%/python/lib/py4j-0.8.2.1-src.zip

# Spark 예제

- 영화의 평점 샘플 데이터 활용 - http://grouplens.org/datasets/movielens/

- http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-20m.zip  (MovieLens 20M Dataset 사용)

- 사용자에 의해 점수가 매겨진 파일(ratings.csv)을 영화별 평점을 구하여 정렬. 영화정보(movies.csv, 영화명)과 함께 조인하여 보여 주는 예제

- ratings.csv 

- 영화 평점 정보, 약 500MB, 20,000,264 rows

- movies.csv

- 영화 정보, 약 1MB , 27,279 rows

from pyspark import SparkContext
from statistics import mean


if __name__ == "__main__":
	sc = SparkContext("local[*]", "Simple App")

	ratings = "D:/hadoop/data/ml-20m/ratings.csv"
	movies = "D:/hadoop/data/ml-20m/movies.csv"

	movie = sc.textFile(movies)
	header = movie.first()
	dic = movie.filter(lambda x: x != header).map(lambda x: x.split(',')).map(lambda x: (x[0],x[1]))

	data = sc.textFile(ratings)
	header = data.first()
	rdd = data.filter(lambda x: x != header).map(lambda x: x.split(','))\
		.map(lambda x: (x[1], float(x[2]))).groupByKey().mapValues(list)\
		.map(lambda x: (x[0], round(mean(x[1]), 2)))\
		.join(dic).sortBy(lambda x: x[1][0])\
		.map(lambda x: (x[0], x[1][0], x[1][1]))
		
	for id, avg, title in rdd.collect():
	 	print('{} {} - {}'.format(id, avg, title.encode('utf8')))

from pyspark.sql import SQLContext, Row
from pyspark import SparkContext

if __name__ == "__main__":
	sc = SparkContext("local[*]", "Simple SQL App")
	sqlContext = SQLContext(sc)

	ratings = "D:/hadoop/data/ml-20m/ratings.csv"
	moviepath = "D:/hadoop/data/ml-20m/movies.csv"
	movie = sc.textFile(moviepath)

	header = movie.first()
	rdd = movie.filter(lambda x: x != header).map(lambda x: x.split(','))\
		.map(lambda x: Row(id=x[0], title=x[1]))

	data = sc.textFile(ratings)
	header = data.first()
	rddRating = data.filter(lambda x: x != header).map(lambda x: x.split(','))\
		.map(lambda x: Row(id=x[1], rating=float(x[2])))

	sqlContext.createDataFrame(rdd).registerTempTable('movies')
	sqlContext.createDataFrame(rddRating).registerTempTable('ratings')

	tbl = sqlContext.sql("""
		SELECT 	a.id, b.title, avg(a.rating) as rating
		FROM 	ratings a join movies b 
		WHERE 	a.id = b.id 
		GROUP BY a.id, b.title
		ORDER BY avg(a.rating)
		""")

	tblMap = tbl.map(lambda x: (x.id, x.title, x.rating))

	for a, b, c in tblMap.collect():
		print("{}({}): {}".format(a, round(c, 2), b.encode('utf8')))

# Apache Spark 

- http://spark.apache.org/

- Apache Spark™ is a fast and general engine for large-scale data processing.

- Spark 의 핵심은 무엇인가? RDD! : http://www.slideshare.net/yongho/rdd-paper-review

- Spark programming guide (번역) : http://www.raonbit.com/spark-programming-guide/

# Spark 설치 (Standalone, Python 기준)

- Java 설치 (1.8)

- Apache Spark 다운로드

- Python 설치 (3.5 기준, 버전은 개인 취향?)  

- Hadoop 다운로드

Hadoop을 저장소로 사용하지 않으면 설치는 옵션이나 Windows의 경우 최소 winutils.exe 이 필요 하므로 그냥 Windows용 Hadoop 설치

압축을 풀고 HADOOP_HOME 환경 변수만 잡아주면 됨

# Spark 설정

- Path 설정

PYTHONPATH는 단독 어플리케이션 작성 시 spark 패키지를 참조하기 위한 세팅 

- conf 설정 

# Spark 테스트 (Shell)

# TCmalloc (Thread-Caching memory allocation)

- https://code.google.com/p/gperftools/

- 구글이 만든 성능 도구에 포함되어 있는 힙 메모리 할당자로서 크롬 및 많은 프로젝트에 사용 

- 기존의 malloc 으로 대표되는 할당자의 경우 멀티쓰레드의 최적화가 고려되지 않은 상황의 구현체이기 때문에, Thread가 난무하는 현실 세계에서는 많은 성능 저하가 있다고 함 (메모리 할당, 관리도 동시성을 고려해야 하므로..)

- 이쪽 계열 라이브러리 중에서는 가장 많이 알려져 있고, 기본 할당기에 비해 비약적인 성능 향상이 있다고 함.

- 그리고 적용 방법도 드라마틱 하게, 인상적임. 

# 리눅스(Ubuntu, 14.10) 환경에서의 TCmalloc 

- 패키지로 설치 하던가, 소스를 받아서 설치 하면 됨  

* 사용하는 방법 3가지 

1. tc_malloc 및 tc_free 등의 함수를 사용하여 malloc 이나 C++의 기본 할당자를 직접 대체하는 방법

2. 라이브러리를 링크하여 C 및 C++ 기본 할당자는 대체하는 방법

TCmalloc는 라이브러리를 링크하는 것 만으로, C 및 C++의 기본 할당자를 tmalloc의 할당자로 대체 해줌.(Patch)

3. LD_PRELOAD를 이용하여 모듈을 먼저 로드(후킹)시킨 후, 기본 할당기를 대체하는 방식 

허나 구글에서는 이 방법에 대해서는 tricky 한 방법이므로, 2번 방법을 사용 하도록 권고함

http://gperftools.googlecode.com/git/doc/tcmalloc.html

* 성능 

- 극단적인 할당과 해제를 반복하는 멀티쓰레드 환경에서, 기본 할당자 보다 3배이상 빠른 결과를 보임

- 물론 일반적인 로직의 경우 메모리 할당, 해제에 관련해서 비중이 얼마나 많이 차이나느냐에 따라 다르겠지만, 메모리 할당에서의 성능 향상 뿐만 아니라, 지속적이 서비스로 인한 메모리 단편화를 감소시켜 바꾸는 것만으로 20% 정도의 성능 향상을 보인 다고 함.

# 윈도우 환경에서의 TCmalloc 

- 소스 받아서 MSVC로 설치 하면 됨. 친절하게 MSVC 프로젝트 파일로 제공 됨  

- 솔루션에 많은 프로젝트들이 보이는데, libtcmalloc_minimal 라고 되어 있는 프로젝트만 Release 로 빌드하면, 동적링크 모듈(DLL)로 빌드되고 정적으로 바꾸고 빌드해서 사용해도 무방한 것으로..

* 사용하는 방법 2가지 

1. 위의 리눅스의 예와 같음. TCmalloc의 커스텀 할당자로 구현 하면 됨

2. 위도우 환경에서는 Patch 방식이 되지 않으므로, 라이브러리만 링크하는 것으로 끝나지는 않고 강제로 링크 심볼을 정의 함으로서 기본 할당자가 교체 되도록 설계 함 (이것도 멋짐!!)

* 성능 

- 극단적인 환경에서는 30% 이상 효과가 있고, 일반적인 업무 로직에서는 그보다는 작겠지만 어느정도 성능 향상 효과가 있을 것으로 판단.

- 기본적으로 MSVC 환경에서의 메모리 할당자가 리눅스쪽의 것보다는 좋아 보임.

--

# JEMalloc 

- Jason Evans가 만들었고, 페이스북이나 파이어폭스에서 사용 한다고 함

- 성능은 TCmalloc 보다 약간 좋다고는 (주장)하나, 개인적으로 테스트 할때는 TCmalloc 보다 약간 부족 했음.

- 구글링의 결과로는 보다 다이나믹한 멀티쓰레드 환경에서 최적화 되었다는데 반복적인 할당과 해제를 반복하는 예제에서는 그다지 많은 차이를 보이지 않음.

# 리눅스 환경에서의 JEMalloc

- http://www.canonware.com/jemalloc/

- TCmalloc 과 같이 소스 및 패키지 설치 지원 

* 사용하는 방법 

- 위의 TCmalloc과 같이 JEMalloc의 커스컴 할당기(je_malloc, je_free) 를 사용 하던가 LD_PRELOAD를 이용하여 사용하는 방법이 있음 

- JEMalloc도 링크 만으로 기본 할당자를 교체 해주나, C언어의 기본 할당자 malloc 계열만 교체 해주고 C++의 것은 교체 해주지 않음. 그래서 C++에서 사용하려면(STL 등에서) 사용자 정의 할당자를 만들고 그 곳에 JEMalloc으로 할당 하는 방식으로 처리해야 함

- 리눅스의 경우 C, C++ 할당자를 모두 교체 지원 함

- 윈도우의 경우도 링크 참조만으로 기본 할당기를 교체해주지는 않고, header 파일을 이용해서 매크로로 C언어 기본 할당자를 교체 해주는 방식으로 처리 (#include <jemalloc/jemalloc.h>)

- Mingw (gcc 4.9.2)에서는 컴파일이 잘되나, MSVC(2013) 에서는 컴파일이 몇가지 문제를 일으킴 

- Github에 Win32용 포팅 버전이 있으므로 그것을 받아서 빌드 하면 됨  

# 기타

- nedmalloc : 윈도우즈 환경에 더 최적화 되었다는 nedmalloc 이런것도 있음. nedmalloc의 경우 자체 C언어 계열 커스텀 할당 함수와 C++의 allocator 를 대체할 클래스도 제공.

- tbbmalloc (Threading Building Blocks) : 인텔에서 만든 쓰레딩관련 라이브러리에 포함 되어 있는 힙 메모리 할당기 

- 사이트에서 다운 받으면 OS별 바이너리가 들어 있음.

- Detours Express 3.0 : Detours is a library for intercepting arbitrary Win32 binary functions on x86 machines.

# 추가, 윈도우 테스트 결과 (참고용) 

소스 : https://gist.github.com/cdecl/e7b414e8eff4a67c9396

* vc++ 기본 (msvc 2013)

[std::string alloc]

1585, 1656, 1600, 1707, 1628,

[malloc()]

1451, 1411, 1381, 1489, 1399,

* tcmalloc 

[std::string alloc]

1156, 1150, 1195, 1045, 1184,

[malloc()]

560, 586, 564, 571, 564,

* tbbmalloc (Threading Building Blocks)

[std::string alloc]

1003, 973, 963, 998, 1000,

[malloc()]

811, 782, 780, 813, 807,

# 추가, 리눅스 테스트 결과 (참고용) 

- 소스 : malloc 반복횟수 및 옵티마이저 안되게 끔 위의 소스 수정 

* 기본 (g++ 4.9.1)

[std::string alloc]

3931, 3904, 3945, 3902, 4044,

[malloc()]

1434, 1422, 1447, 1457, 1411,

* tcmalloc

[std::string alloc]

1112, 1125, 1161, 1099, 1091,

[malloc()]

355, 333, 328, 351, 334,

* jemalloc

[std::string alloc]

1451, 1442, 1396, 1427, 1411,

[malloc()]

438, 483, 432, 462, 457,

* tbbmalloc

[std::string alloc]

1856, 1843, 1820, 1868, 1842,

[malloc()]

750, 701, 765, 764, 752,

참고 : 

one malloc to rule them all

http://blog.reverberate.org/2009/02/one-malloc-to-rule-them-all.html

Scalable memory allocation using jemalloc

https://www.facebook.com/notes/facebook-engineering/scalable-memory-allocation-using-jemalloc/480222803919

Benchmarks of the Lockless Memory Allocator

http://locklessinc.com/benchmarks_allocator.shtml

C++ memory allocation mechanism performance comparison (tcmalloc vs. jemalloc)

http://stackoverflow.com/questions/7852731/c-memory-allocation-mechanism-performance-comparison-tcmalloc-vs-jemalloc

cdecl/asb 개발 중..

1. wg/wrk (Modern HTTP benchmarking tool)

- wrk는 커맨드 라인의 옵션으로, 간단한게 Http 서비스의 성능 평가를 할 수 있는 툴.

- 윈도우 환경에서도 쓸 수 있지 않을까 했지만, Linux의 aio(Asynchronous I/O)으로 구현 되어 있어 포팅 불가.

- 비슷한 툴로 Apache ab, JoeDog/siege 등이 있으며, github에 "benchmark" 등의 단어로 검색하면 더 많은 언어로 작성되어 있는 오픈소스를 찾아 볼 수 있음.

2. Boost Asio

- 윈도우 환경이라면 IOCP로 작성 가능 하겠지만, 기본적으로 작성해야 할 내용이 많고 크로스 플랫폼을 지원하고 성능적인 부분에서 검증이 되어 있는 Asio로 작성 

- boost 라이브러리는 소스 및 필요한 바이너리만 컴파일 하여 사용. (system, regex, date-time, thread) 

- regex나 thread의 경우 이미 C++11에 포함 되어 있지만 Asio 구현체가 Boost 것을 사용 함. 

3. Visual C++ 2013 

- 가장 C++11이 적합한 VC++ 컴파일러.  

- boost 및 openssl 의 경우 NuGet 으로 편하게 라이브러리를 추가해서 사용 할 수 있음. 

- boost는 NuGet의 버전이 낮고, 위에 언급한 이유로 별도로 빌드 하여 사용 함. 그리고 x64 staitc 빌드에서 crt 관련 링크 에러가 발생? 

4. g++ 4.9.1 

- ubuntu 환경에서 g++로 컴파일. 

- hyper-v 환경에서 ubuntu 14.04로 개발 테스트를 하다, 이후 14.10으로 변경. 

- g++가 문법적으로는 C++11을 VC++에 비해 더 잘 지원하는것 같으나, 기본 라이브러리가 아직 C++11에 미흡한 것들이 있음.

- std::regex 는 아직 지원을 하지 않아 boost::regex를 사용. 찾아보니 버전 5. 이상에서 지원할 것이라 추측.

- std::stringstream 의 swap 및 move ctor를 지원하지 않음.  

- OpenSSL의 경우 apt-get 패키지로 설치. 

5. Git

- 윈도우 버전의 경우 Git과 같이 배포되는 *nix 의 커맨드라인 툴이 유용함.

- tortoies-git 을 사용하는데, 몇가지 명령어는 svn 식으로 표현 된것 같음.

6. SSL (OpenSSL)

- asio에서 지원하는 ssl 코드를 사용해서 ssl 내부적인 내용까지는 구현이 필요 없었음. (다행히도..)

7. 성능 

- 환경 Laptop Intel i5(4세대), 4 Core, 8G RAM, Windows 8.1 64bit (Ubuntu 14.04 on hyper-v , 4 core, 1G RAM)  

- 윈도우 환경에서는, 최적의 옵션의 경우, IIS(local, static html) 초당 40,000 이상 호출 결과.

- 윈도우 환경 최대 연결 개수는 약 26,000 클라이언트 개수까지 테스트 

- Ubuntu (on hyper-v) 환경에서는, Nginx(local, static html) 호출, 초당 35,000 이상 호출 결과.

- Ubuntu 환경 최대 연결 개수를 약 30,000 클라이언트 개수까지 테스트 

- wrk 에 비해 성능이 10~20% 정도 떨어지는 것 같음. (상황에 따라 좀 다른 결과)

8. 전략 

- 기본적인 Thread 생성 개수는, 메인 + io_service 개수 + 사용자 Thread 개수가 생성이 됨

- io_service를 Thread 별로 생성을 한다면, -t 4 옵션의 경우 9개가 생성됨

- io_service는 한개만 생성하고 io_service::run() 를 사용자 Thread 에서 실행한다면, -t 4 옵션의 경우 5개 생성

- 테스트 결과 io_service per thread VS io_service::run() per thread 성능상 별 차이 없어 보여서 적게 생성되는 방향 정리.

* 기타 

- 개발 중, Http Client 모듈 수정하여 http_client 라이브러리 만듬