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Hadoop - MapReduce를 사용한 Inverted Index 만들어보기.

공부하고(?)/Linux 2012. 11. 12. 00:23

얼마전에 Lucene으로 조그마한 프로젝트를 진행하면서 Inverted Index가 뭔지 처음알게 되었는데, 그때는 멋모르고 그냥 제공해주는거니까 안에는 어떤 원리로 돌아간느건지 뭘 만드는건지 모르고 사용했었다.

Hadoop을 공부하다보니, MapReduce를 사용하면 엄청 간단하게 Inverted Index를 생성할수가 있다.

일단 많은 데이터를 가진 파일들이 없어서 무료로 eBook을 제공해주는 Project Gutenberg 에서 추천 도서 10개를 TXT로 다운받아서 테스트 용도로 사용했다.

http://www.gutenberg.org/wiki/Main_Page

1. 데이터들을 Hadoop FS로 옮겨넣기

hadoop@ubuntu:~/work$ cd data

hadoop@ubuntu:~/work/data$ ls

matrix_input.2x2 pg11.txt pg1342.txt pg30601.txt pg5000.txt

matrixmulti.2x3x2 pg132.txt pg27827.txt pg4300.txt prince.txt

hadoop@ubuntu:~/work$ hadoop dfs -put data /data

hadoop@ubuntu:~/work$ ../bin/hadoop/bin/hadoop dfs -ls /data/data

Found 8 items

-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 167497 2012-11-11 07:06 /data/data/pg11.txt

-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 343695 2012-11-11 07:06 /data/data/pg132.txt

-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 704139 2012-11-11 07:06 /data/data/pg1342.txt

-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 359504 2012-11-11 07:06 /data/data/pg27827.txt

-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 384522 2012-11-11 07:06 /data/data/pg30601.txt

-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 1573112 2012-11-11 07:06 /data/data/pg4300.txt

-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 1423801 2012-11-11 07:06 /data/data/pg5000.txt

-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 92295 2012-11-11 07:06 /data/data/prince.txt

2. InvertedIndex를 생성하는 MapReduce 코딩하기(코딩이 너무 간단하닷!!!!)

package hopeisagoodthing;

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;

public class InvertedIndex {
	public static class InvertedIndexMapper extends Mapper<Object,Text,Text,Text> {
		private Text outValue = new Text();
		private Text word = new Text();
		private static String docId = null;
		
		public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
			StringTokenizer iter = new StringTokenizer(value.toString()," ",true);
			Long pos = ((LongWritable)key).get();
			while ( iter.hasMoreTokens() ) {
				String token = iter.nextToken();
				if(token.equals(" "))
				{
					pos = pos + 1;
				}
				else
				{
					word.set(token);
					outValue.set(docId+":"+pos);
					pos = pos + token.length();
					context.write(word,outValue);
				}
			}
		}
		
		
	
		protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
			docId = ((FileSplit)context.getInputSplit()).getPath().getName();			
		}
	}
	public static class InvertedIndexReducer extends Reducer<Text,Text,Text,Text> {
		private Text counter = new Text();
		public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
			StringBuilder countersb = new StringBuilder();
			for ( Text val : values ) {
				countersb.append(val);
				countersb.append(",");
			}
			countersb.setLength(countersb.length()-1);
			
			counter.set(countersb.toString());
			context.write(key,counter);
		}
	}
	public static void main(String[] args) throws Exception {		
		Configuration conf = new Configuration();
		String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf,args).getRemainingArgs();
		
		Job job = new Job(conf,"invertedindex");
		job.setJarByClass(InvertedIndex.class);
		job.setMapperClass(InvertedIndexMapper.class);
		job.setReducerClass(InvertedIndexReducer.class);
		job.setOutputKeyClass(Text.class);
		job.setOutputValueClass(Text.class);
		job.setNumReduceTasks(2);	

		FileInputFormat.addInputPath(job,new Path(otherArgs[0]));
		FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(otherArgs[1]));
		System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1 );
	}	
}

3. Hadoop에서 실행시켜보기.

hadoop@ubuntu:~/work$ ../bin/hadoop/bin/hadoop jar hopeisagoodthing.jar invertedindex -jt local /data/data /data/invertedindext_out

12/11/11 07:16:29 INFO util.NativeCodeLoader: Loaded the native-hadoop library

12/11/11 07:16:29 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 10

12/11/11 07:16:29 WARN snappy.LoadSnappy: Snappy native library not loaded

12/11/11 07:16:29 INFO mapred.JobClient: Running job: job_local_0001

12/11/11 07:16:30 INFO util.ProcessTree: setsid exited with exit code 0

12/11/11 07:16:30 INFO mapred.Task: Using ResourceCalculatorPlugin : org.apache.hadoop.util.LinuxResourceCalculatorPlugin@93d6bc

12/11/11 07:16:30 INFO mapred.MapTask: io.sort.mb = 100

12/11/11 07:16:30 INFO mapred.JobClient: map 0% reduce 0%

12/11/11 07:16:32 INFO mapred.MapTask: data buffer = 79691776/99614720

12/11/11 07:16:32 INFO mapred.MapTask: record buffer = 262144/327680

12/11/11 07:16:33 INFO mapred.MapTask: Spilling map output: record full = true

12/11/11 07:16:33 INFO mapred.MapTask: bufstart = 0; bufend = 6288000; bufvoid = 99614720

12/11/11 07:16:33 INFO mapred.MapTask: kvstart = 0; kvend = 262144; length = 327680

12/11/11 07:16:33 INFO mapred.MapTask: Starting flush of map output

12/11/11 07:16:33 INFO mapred.MapTask: Finished spill 0

12/11/11 07:16:33 INFO mapred.MapTask: Finished spill 1

12/11/11 07:16:33 INFO mapred.Merger: Merging 2 sorted segments

12/11/11 07:16:33 INFO mapred.Merger: Down to the last merge-pass, with 2 segments left of total size: 6967137 bytes

12/11/11 07:16:34 INFO mapred.Task: Task:attempt_local_0001_m_000000_0 is done. And is in the process of commiting

12/11/11 07:16:35 INFO mapred.LocalJobRunner:

12/11/11 07:16:35 INFO mapred.Task: Task 'attempt_local_0001_m_000000_0' done.

12/11/11 07:16:35 INFO mapred.Task: Using ResourceCalculatorPlugin : org.apache.hadoop.util.LinuxResourceCalculatorPlugin@1b64e6a

12/11/11 07:16:35 INFO mapred.MapTask: io.sort.mb = 100

12/11/11 07:16:36 INFO mapred.JobClient: map 100% reduce 0%

12/11/11 07:16:36 INFO mapred.MapTask: data buffer = 79691776/99614720

12/11/11 07:16:36 INFO mapred.MapTask: record buffer = 262144/327680

12/11/11 07:16:37 INFO mapred.MapTask: Starting flush of map output

12/11/11 07:16:38 INFO mapred.MapTask: Finished spill 0

12/11/11 07:16:38 INFO mapred.Task: Task:attempt_local_0001_m_000001_0 is done. And is in the process of commiting

12/11/11 07:16:38 INFO mapred.LocalJobRunner:

12/11/11 07:16:38 INFO mapred.Task: Task 'attempt_local_0001_m_000001_0' done.

12/11/11 07:16:38 INFO mapred.Task: Using ResourceCalculatorPlugin : org.apache.hadoop.util.LinuxResourceCalculatorPlugin@161dfb5

12/11/11 07:16:38 INFO mapred.MapTask: io.sort.mb = 100

12/11/11 07:16:39 INFO mapred.MapTask: data buffer = 79691776/99614720

12/11/11 07:16:39 INFO mapred.MapTask: record buffer = 262144/327680

12/11/11 07:16:39 INFO mapred.MapTask: Starting flush of map output

12/11/11 07:16:39 INFO mapred.MapTask: Finished spill 0

12/11/11 07:16:39 INFO mapred.Task: Task:attempt_local_0001_m_000002_0 is done. And is in the process of commiting

12/11/11 07:16:41 INFO mapred.LocalJobRunner:

12/11/11 07:16:41 INFO mapred.Task: Task 'attempt_local_0001_m_000002_0' done.

12/11/11 07:16:42 INFO mapred.Task: Using ResourceCalculatorPlugin : org.apache.hadoop.util.LinuxResourceCalculatorPlugin@c09554

12/11/11 07:16:42 INFO mapred.MapTask: io.sort.mb = 100

12/11/11 07:16:42 INFO mapred.MapTask: data buffer = 79691776/99614720

12/11/11 07:16:42 INFO mapred.MapTask: record buffer = 262144/327680

12/11/11 07:16:42 INFO mapred.MapTask: Starting flush of map output

12/11/11 07:16:42 INFO mapred.MapTask: Finished spill 0

12/11/11 07:16:42 INFO mapred.Task: Task:attempt_local_0001_m_000003_0 is done. And is in the process of commiting

12/11/11 07:16:45 INFO mapred.LocalJobRunner:

12/11/11 07:16:45 INFO mapred.Task: Task 'attempt_local_0001_m_000003_0' done.

12/11/11 07:16:45 INFO mapred.Task: Using ResourceCalculatorPlugin : org.apache.hadoop.util.LinuxResourceCalculatorPlugin@1309e87

12/11/11 07:16:45 INFO mapred.MapTask: io.sort.mb = 100

12/11/11 07:16:45 INFO mapred.MapTask: data buffer = 79691776/99614720

12/11/11 07:16:45 INFO mapred.MapTask: record buffer = 262144/327680

12/11/11 07:16:45 INFO mapred.MapTask: Starting flush of map output

12/11/11 07:16:45 INFO mapred.MapTask: Finished spill 0

12/11/11 07:16:45 INFO mapred.Task: Task:attempt_local_0001_m_000004_0 is done. And is in the process of commiting

12/11/11 07:16:48 INFO mapred.LocalJobRunner:

12/11/11 07:16:48 INFO mapred.Task: Task 'attempt_local_0001_m_000004_0' done.

12/11/11 07:16:48 INFO mapred.Task: Using ResourceCalculatorPlugin : org.apache.hadoop.util.LinuxResourceCalculatorPlugin@6c585a

12/11/11 07:16:48 INFO mapred.MapTask: io.sort.mb = 100

12/11/11 07:16:48 INFO mapred.MapTask: data buffer = 79691776/99614720

12/11/11 07:16:48 INFO mapred.MapTask: record buffer = 262144/327680

12/11/11 07:16:48 INFO mapred.MapTask: Starting flush of map output

12/11/11 07:16:48 INFO mapred.MapTask: Finished spill 0

12/11/11 07:16:48 INFO mapred.Task: Task:attempt_local_0001_m_000005_0 is done. And is in the process of commiting

12/11/11 07:16:51 INFO mapred.LocalJobRunner:

12/11/11 07:16:51 INFO mapred.Task: Task 'attempt_local_0001_m_000005_0' done.

12/11/11 07:16:51 INFO mapred.Task: Using ResourceCalculatorPlugin : org.apache.hadoop.util.LinuxResourceCalculatorPlugin@e3c624

12/11/11 07:16:51 INFO mapred.MapTask: io.sort.mb = 100

12/11/11 07:16:51 INFO mapred.MapTask: data buffer = 79691776/99614720

12/11/11 07:16:51 INFO mapred.MapTask: record buffer = 262144/327680

12/11/11 07:16:51 INFO mapred.MapTask: Starting flush of map output

12/11/11 07:16:51 INFO mapred.MapTask: Finished spill 0

12/11/11 07:16:51 INFO mapred.Task: Task:attempt_local_0001_m_000006_0 is done. And is in the process of commiting

12/11/11 07:16:54 INFO mapred.LocalJobRunner:

12/11/11 07:16:54 INFO mapred.Task: Task 'attempt_local_0001_m_000006_0' done.

12/11/11 07:16:54 INFO mapred.Task: Using ResourceCalculatorPlugin : org.apache.hadoop.util.LinuxResourceCalculatorPlugin@1950198

12/11/11 07:16:54 INFO mapred.MapTask: io.sort.mb = 100

12/11/11 07:16:54 INFO mapred.MapTask: data buffer = 79691776/99614720

12/11/11 07:16:54 INFO mapred.MapTask: record buffer = 262144/327680

12/11/11 07:16:54 INFO mapred.MapTask: Starting flush of map output

12/11/11 07:16:54 INFO mapred.MapTask: Finished spill 0

12/11/11 07:16:54 INFO mapred.Task: Task:attempt_local_0001_m_000007_0 is done. And is in the process of commiting

12/11/11 07:16:57 INFO mapred.LocalJobRunner:

12/11/11 07:16:57 INFO mapred.Task: Task 'attempt_local_0001_m_000007_0' done.

12/11/11 07:16:57 INFO mapred.Task: Using ResourceCalculatorPlugin : org.apache.hadoop.util.LinuxResourceCalculatorPlugin@53fb57

12/11/11 07:16:57 INFO mapred.MapTask: io.sort.mb = 100

12/11/11 07:16:57 INFO mapred.MapTask: data buffer = 79691776/99614720

12/11/11 07:16:57 INFO mapred.MapTask: record buffer = 262144/327680

12/11/11 07:16:57 INFO mapred.MapTask: Starting flush of map output

12/11/11 07:16:57 INFO mapred.MapTask: Finished spill 0

12/11/11 07:16:57 INFO mapred.Task: Task:attempt_local_0001_m_000008_0 is done. And is in the process of commiting

12/11/11 07:17:00 INFO mapred.LocalJobRunner:

12/11/11 07:17:00 INFO mapred.Task: Task 'attempt_local_0001_m_000008_0' done.

12/11/11 07:17:00 INFO mapred.Task: Using ResourceCalculatorPlugin : org.apache.hadoop.util.LinuxResourceCalculatorPlugin@1742700

12/11/11 07:17:00 INFO mapred.MapTask: io.sort.mb = 100

12/11/11 07:17:00 INFO mapred.MapTask: data buffer = 79691776/99614720

12/11/11 07:17:00 INFO mapred.MapTask: record buffer = 262144/327680

12/11/11 07:17:00 INFO mapred.MapTask: Starting flush of map output

12/11/11 07:17:00 INFO mapred.MapTask: Finished spill 0

12/11/11 07:17:00 INFO mapred.Task: Task:attempt_local_0001_m_000009_0 is done. And is in the process of commiting

12/11/11 07:17:03 INFO mapred.LocalJobRunner:

12/11/11 07:17:03 INFO mapred.Task: Task 'attempt_local_0001_m_000009_0' done.

12/11/11 07:17:03 INFO mapred.Task: Using ResourceCalculatorPlugin : org.apache.hadoop.util.LinuxResourceCalculatorPlugin@491c4c

12/11/11 07:17:03 INFO mapred.LocalJobRunner:

12/11/11 07:17:03 INFO mapred.Merger: Merging 10 sorted segments

12/11/11 07:17:03 INFO mapred.Merger: Down to the last merge-pass, with 10 segments left of total size: 22414959 bytes

12/11/11 07:17:03 INFO mapred.LocalJobRunner:

12/11/11 07:17:05 INFO mapred.Task: Task:attempt_local_0001_r_000000_0 is done. And is in the process of commiting

12/11/11 07:17:05 INFO mapred.LocalJobRunner:

12/11/11 07:17:05 INFO mapred.Task: Task attempt_local_0001_r_000000_0 is allowed to commit now

12/11/11 07:17:05 INFO output.FileOutputCommitter: Saved output of task 'attempt_local_0001_r_000000_0' to /data/invertedindext_out

12/11/11 07:17:06 INFO mapred.LocalJobRunner: reduce > reduce

12/11/11 07:17:06 INFO mapred.Task: Task 'attempt_local_0001_r_000000_0' done.

12/11/11 07:17:06 INFO mapred.JobClient: map 100% reduce 100%

12/11/11 07:17:06 INFO mapred.JobClient: Job complete: job_local_0001

12/11/11 07:17:06 INFO mapred.JobClient: Counters: 22

12/11/11 07:17:06 INFO mapred.JobClient: File Output Format Counters

12/11/11 07:17:06 INFO mapred.JobClient: Bytes Written=16578538

12/11/11 07:17:06 INFO mapred.JobClient: FileSystemCounters

12/11/11 07:17:06 INFO mapred.JobClient: FILE_BYTES_READ=99911067

12/11/11 07:17:06 INFO mapred.JobClient: HDFS_BYTES_READ=46741458

12/11/11 07:17:06 INFO mapred.JobClient: FILE_BYTES_WRITTEN=286139450

12/11/11 07:17:06 INFO mapred.JobClient: HDFS_BYTES_WRITTEN=16578538

12/11/11 07:17:06 INFO mapred.JobClient: File Input Format Counters

12/11/11 07:17:06 INFO mapred.JobClient: Bytes Read=5048729

12/11/11 07:17:06 INFO mapred.JobClient: Map-Reduce Framework

12/11/11 07:17:06 INFO mapred.JobClient: Map output materialized bytes=22414999

12/11/11 07:17:06 INFO mapred.JobClient: Map input records=108530

12/11/11 07:17:06 INFO mapred.JobClient: Reduce shuffle bytes=0

12/11/11 07:17:06 INFO mapred.JobClient: Spilled Records=2015979

12/11/11 07:17:06 INFO mapred.JobClient: Map output bytes=20666931

12/11/11 07:17:06 INFO mapred.JobClient: Total committed heap usage (bytes)=2057838592

12/11/11 07:17:06 INFO mapred.JobClient: CPU time spent (ms)=0

12/11/11 07:17:06 INFO mapred.JobClient: SPLIT_RAW_BYTES=1062

12/11/11 07:17:06 INFO mapred.JobClient: Combine input records=0

12/11/11 07:17:06 INFO mapred.JobClient: Reduce input records=874004

12/11/11 07:17:06 INFO mapred.JobClient: Reduce input groups=94211

12/11/11 07:17:06 INFO mapred.JobClient: Combine output records=0

12/11/11 07:17:06 INFO mapred.JobClient: Physical memory (bytes) snapshot=0

12/11/11 07:17:06 INFO mapred.JobClient: Reduce output records=94211

12/11/11 07:17:06 INFO mapred.JobClient: Virtual memory (bytes) snapshot=0

12/11/11 07:17:06 INFO mapred.JobClient: Map output records=874004

4. 결과를 가지고 와서 확인하기

hadoop@ubuntu:~/work$ ../bin/hadoop/bin/hadoop dfs -get /data/invertedindext_out ./

hadoop@ubuntu:~/work$ cd invertedindext_out/

hadoop@ubuntu:~/work/invertedindext_out$ ls

part-r-00000 _SUCCESS

hadoop@ubuntu:~/work/invertedindext_out$ more part-r-00000

! prince.txt:41794

" pg27827.txt:25391,pg27827.txt:22695,pg27827.txt:23024,pg27827.txt:23250,pg27827.txt:22637,pg27827.txt:22398,pg

27827.txt:22343,pg27827.txt:23961,pg27827.txt:24079,pg27827.txt:24142,pg27827.txt:24191,pg27827.txt:24298,pg27827.txt:

22284,pg27827.txt:22173,pg27827.txt:22062,pg27827.txt:24690,pg27827.txt:24755,pg27827.txt:21931,pg27827.txt:21873,pg27

827.txt:21842,pg27827.txt:21807,pg27827.txt:21490,pg27827.txt:21300,pg27827.txt:21243,pg27827.txt:22812,pg27827.txt:24

933,pg27827.txt:24990,pg27827.txt:25037

"'After pg1342.txt:639410

"'My pg1342.txt:638650

"'Spells pg132.txt:249299

"'TIS pg11.txt:121592

"'Tis pg1342.txt:584553,pg1342.txt:609915

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"1490 pg5000.txt:1354328

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"A pg132.txt:106978,pg132.txt:316296,pg132.txt:143678,pg132.txt:295414,pg132.txt:233970,pg132.txt:295533,pg132.tx

t:211327,prince.txt:22778,prince.txt:27294,prince.txt:20386,prince.txt:48701,prince.txt:20453,prince.txt:22765,prince.

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"AS-IS". pg5000.txt:1419667

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"Abide pg132.txt:187432

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Eclipse 에 Tomcat 서버 연동하기(그냥쉽게 톰캣쓰기)

공부하고(?) 2012. 11. 10. 22:37

웹앱을 개발하다보면, 웹컨테이너에 앱을 디플로이하고 디버그도 하고 테스트도 해보고 해야 할경우가 있는데, 실제 운영은 웹서버에 톰캣을 올리거나, 톰캣단독으로 운영하기도 하겠지만, 개발할때 서버도 설치하고 매번 디플로이해서 테스트 해보기가 여간 불편한게 아니다.

그냥 이클립스에서 개발하니까, 이클립스에서 그런거 알아서 해주면 안되는거야?? 하고 찾아봤더니, "된다!!!!!"

이클립스하고 JDK는 설치된 상태일거니까, 거기에 톰캣만 연동해주는 법은 다음과 같이 클릭 몇번만 하면된다. 서버를 개발용 데스크탑에 설치하고 번거롭게 일하지 말자 앞으로...

1. 일단 다운받자, 아래 가서 제일 최신의 tar.gz를 다운받는다.

2. 압축을 풀어야지!!! 풀고싶은데 그냥 풀어놓고 저기 위치를 복사해두자.

3. 이클립스에서 서버 설정해보자.클릭 준비. Window -Preference 에 가보면, Server라고 나온다.(Eclipse를 JavaEE 용으로 Developer 설치해야함)

거기서 Runtime Environments 를 눌러보면 서버 추가하고 편집하고 삭제하는 메뉴가 나오는데, 아래는 내가 벌써 하나 추가해둔것을 찍어둔것이다.

4. 여기서 Add를 하면 어떤 서버를 설정할거냐고 물어본다.(7.x 버전을 받았으니 v7.0을 선택하고 다음)

5. 아까 복사해뒀던 톰캣 압축푼 위치를 써넣고 Finish.(설정끝!!!)

6. 엇?? 근데 이클립스에서 어떻게 쓴느거지 하고 Server 탭을 열어보면 아무것도 없다. New Server Wizard를 눌러서 만들어둔 설정을 선택하면 끝남.

서블릿 할때, 이클립스에서 뚝딱 뚝딱 하면 정말 편하게 개발할 수 있으니 서블릿을 이용한 내용도 앞으로 추가할 예정이다.

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App에서 SystemProperties 가지고 오는 방법

코딩하고/Android 2012. 10. 18. 21:51

앱을 만들다 보면, 안드로드이가 제공하는 SystemProperties의 값을 읽어와서 해단 단말이 지원하는 피쳐에 따른 설정을 다르게 해줘야 하는 경우가 간혹있다.

플래폼이 빌드될때 같이 빌드 되는 앱이라면 바로 CSC 또는 SystemProperties에 접근할수 있는 앱으로 만들어서 플래폼에 같이 포함되게 할수도 있지만, 그렇지 않은 경우는 다음과 같이 간단한 방법으로 사용할수 있다.

import java.lang.reflect.Method;

       try{          
	          Class SystemProperties = getApplicationContext().getClassLoader().loadClass("android.os.SystemProperties");

	          Class[] types= new Class[1];
	          types[0]= String.class;
	          Object[] params= new Object[1];
	          params[0]= new String("[가지고 오고 싶은 프로퍼티:예를 들면 ro.build.display등등등....]");

	          Method get = SystemProperties.getMethod("get", types);
	          String value= (String) get.invoke(SystemProperties, params);

	  }catch( Exception e ){
	  }

끝!!!! 그런데 가지고 올 프로퍼티 값이 없으면 null이 아니고 그냥 아무것도 없는 값이 리턴된다. 공백.

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