云服务器内容精选
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应用开通定义文件介绍 应用是指实现了某种业务管理的可运行应用程序。 应用提供商将对应的业务管理能力作为商品发布到ROMA Exchange，在用户购买了对应的应用之后，ROMA Exchange需要负责打通应用提供商和购买者之间的交付流程，比如，创建应用账号、告知应用接入环境信息、提供应用包的下载链接等。 考虑到应用交付流程的差异性，ROMA Exchange产品提供了应用开通定义文件能力，一种特殊的适配器，应用提供商在发布应用类商品时，按照规范完成开通定义文件规范，并将定义文件上传到ROMA Exchange，实现不同应用在ROMA Exchange运营平台上的快速接入。 父主题： 概述
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场景示例B 根据分摊金额查看账单金额。 客户在成本中心的“成本分析”页面查看到07月存在9.19元的云硬盘摊销成本，想要查看原始订单消费情况。 在当前页面导出的07月的摊销成本明细。 通过产品类型筛选当前分摊月的成本详情。 绿色框中是成本分摊到07月的所有订单号，红色框中是分摊月中的成本构成： 第一行订单原始成本为3.5，表示订单金额为3.5，期初分摊为0，本月分摊金额为3.390625，期末未分摊0.109375，0+3.390625+0.109375=3.5。 第二行订单原始成本为7，表示订单金额为7，期初分摊为0，本月分摊金额为5.6875，期末未分摊1.3125，0+5.6875+1.3125=7。 第三行订单原始成本为3.5，表示订单金额为3.5，期初分摊为3.3870966，本月分摊金额为0.11290322，期末未分摊0，3.3870966+0.11290322+0=3.5。 当月摊销金额=3.390625+5.6875+0.11290322=9.19102822，截取分之后的小数后，“成本分析”页面展示的摊销金额为9.19元。
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Alluxio简介 Alluxio是一个面向基于云的数据分析和人工智能的开源的数据编排技术。它为数据驱动型应用和存储系统构建了桥梁, 将数据从存储层移动到距离数据驱动型应用更近的位置，从而能够更容易、更快的被访问。同时使得应用程序能够通过一个公共接口连接到许多存储系统。 Alluxio主要特点如下： 提供内存级I/O 吞吐率，同时降低具有弹性扩张特性的数据驱动型应用的成本开销 简化 云存储 和对象存储接入 简化数据管理，提供对多数据源的单点访问 应用程序部署简易
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Oozie简介 Oozie是一个用来管理Hadoop任务的工作流引擎，Oozie流程基于有向无环图（Directed Acyclical Graph）来定义和描述，支持多种工作流模式及流程定时触发机制。易扩展、易维护、可靠性高，与Hadoop生态系统各组件紧密结合。 Oozie流程的三种类型： Workflow 描述一个完整业务的基本流程。 Coordinator Coordinator流程构建在Workflow流程之上，实现了对Workflow流程的定时触发、按条件触发功能。 Bundle Bundle流程构建在Coordinator流程之上，提供对多个Coordinator流程的统一调度、控制和管理功能。 Oozie主要特点： 支持分发、聚合、选择等工作流程模式。 与Hadoop生态系统各组件紧密结合。 流程变量支持参数化。 支持流程定时触发。 自带一个Web Console，提供了流程查看、流程监控、日志查看等功能。
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Master Master是中心管理节点，负责管理所有的tablet、tablet server以及副本之间的关联关系。同一时间集群中只有一个acting master（leader master），如果leader master故障，一个新的master会通过Raft算法选举出来。所有的master数据都存放在一个tablet中，这个tablet会被复制到所有的candidate master上；tablet server会定期向master发送心跳。
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Impala应用开发简介 Impala直接对存储在HDFS、HBase或 对象存储服务 （OBS）中的Hadoop数据提供快速、交互式SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外，Impala还使用与Apache Hive相同的元数据、SQL语法（Hive SQL）、ODBC驱动程序和用户界面（Hue中的Impala查询UI）。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。 Impala主要特点如下： 支持Hive查询语言（HiveQL）中大多数的SQL-92功能，包括SELECT，JOIN和聚合函数。 HDFS，HBase 和对象存储服务（OBS）存储，包括： HDFS文件格式：基于分隔符的text file，Parquet，Avro，SequenceFile和RCFile。 压缩编解码器：Snappy，GZIP，Deflate，BZIP。 常见的数据访问接口包括： JDBC驱动程序。 ODBC驱动程序。 Hue beeswax和Impala查询UI。 impala-shell命令行接口。 支持Kerberos身份认证。 Impala主要应用于实时查询数据的离线分析（如 日志分析 ，集群状态分析）、大规模的数据挖掘（用户行为分析，兴趣分区，区域展示）等场景。 父主题： Impala应用开发概述
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Hive应用开发样例工程介绍 MRS 样例工程获取地址为https://github.com/huaweicloud/huaweicloud-mrs-example，切换分支为与MRS集群相匹配的版本分支，然后下载压缩包到本地后解压，即可获取各组件对应的样例代码工程。 当前MRS提供以下Hive相关样例工程： 表1 Hive相关样例工程 样例工程位置 描述 hive-examples/hive-jdbc-example hive-examples/hive-jdbc-example-multizk Hive JDBC处理数据Java示例程序。 本工程使用JDBC接口连接Hive，在Hive中执行相关数据操作。使用JDBC接口实现创建表、加载数据、查询数据等功能，还可实现在同一个客户端进程内同时访问 FusionInsight ZooKeeper和第三方的ZooKeeper，相关样例介绍请参见Hive JDBC访问样例程序。 hive-examples/hcatalog-example Hive HCatalog处理数据Java示例程序。 使用HCatalog接口实现通过Hive命令行方式对MRS Hive元数据进行数据定义和查询操作，相关样例介绍请参见HCatalog访问Hive样例程序。 hive-examples/python-examples 使用Python连接Hive执行SQL样例。 可实现使用Python对接Hive并提交数据分析任务，相关样例介绍请参见基于Python的Hive样例程序。 hive-examples/python3-examples 使用Python3连接Hive执行SQL样例。 可实现使用Python3对接Hive并提交数据分析任务，相关样例介绍请参见基于Python3的Hive样例程序。 父主题： Hive应用开发概述
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HBase应用开发常用概念 过滤器 过滤器用于帮助用户提高HBase处理表中数据的效率。用户不仅可以使用HBase中预定义好的过滤器，而且可以实现自定义的过滤器。 协处理器 允许用户执行region级的操作，并且可以使用与RDBMS中触发器类似的功能。 Client 客户端直接面向用户，可通过Java API、HBase Shell或者Web UI访问服务端，对HBase的表进行读写操作。本文中的HBase客户端特指HBase client的安装包，可参考HBase对外接口介绍。 父主题： HBase应用开发概述
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Impala应用开发常用概念 客户端 客户端直接面向用户，可通过Java API、Thrift API访问服务端进行Impala的相关操作。本文中的Impala客户端特指Impala client的安装目录，里面包含通过Java API访问Impala的样例代码。 HiveQL语言 Hive Query Language，类SQL语句，与Hive类似。 Statestore Statestore管理Impala集群中所有的Impalad实例的健康状态，并将实例健康信息广播到所有实例上。当某一个Impalad实例发生故障，比如节点异常、网络异常等，Statestore将通知其他Impalad实例，后续的查询请求等将不会向该实例分发。 Catalog Catalog实例服务将每个Impalad实例上发生的元数据变动同步到集群内其他Impalad实例，从而避免在一个Impalad实例中更改元数据，其他各个实例需要执行REFRESH操作来更新。但是，在Hive中建表、修改表等，则需要执行REFRESH或者INVALIDATE METADATA操作。 父主题： Impala应用开发概述
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Storm应用开发流程 本文档主要基于Java API进行Storm拓扑的开发。 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示： 图1 拓扑开发流程 表1 Storm应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解Storm的基本概念，了解场景需求，拓扑等。 Storm应用开发常用概念 准备开发和运行环境 Storm的应用程序当前推荐使用Java语言进行开发。可使用IntelliJ IDEA工具。 Storm的运行环境即Storm客户端，请根据指导完成客户端的安装和配置。 准备Storm应用开发和运行环境 准备工程 Storm提供了不同场景下的样例程序，您可以导入样例工程进行程序学习。 导入并配置Storm样例工程 根据场景开发拓扑 提供了Storm拓扑的构造和Spout/Bolt开发过程。 开发Storm应用 打包IntelliJ IDEA代码 Storm样例程序是在Linux环境下运行，需要将IntelliJ IDEA中的代码打包成jar包。 打包Strom样例工程应用 打包业务 将IntelliJ IDEA代码生成的jar包与工程依赖的jar包，合并导出可提交的source.jar。 打包Strom应用业务 提交拓扑 指导用户将开发好的程序提交运行。 提交Storm拓扑 查看程序运行结果 指导用户提交拓扑后查看程序运行结果。 查看Storm应用调测结果 父主题： Storm应用开发概述
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Kudu应用开发流程 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Kudu应用程序开发流程 表1 Kudu应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解Kudu的基本概念。 Kudu应用开发常用概念 准备开发和运行环境 Kudu的应用程序支持多种语言进行开发，一般使用Java为主，推荐使用Eclipse 或者IntelliJ IDEA工具，请根据指导完成开发环境配置。 准备本地应用开发环境 根据场景开发工程 提供样例工程，帮助用户快速了解Kudu各部件的编程接口。 开发Kudu应用 查看程序运行结果 指导用户将开发好的程序编译提交运行并查看结果。 调测Kudu应用 父主题： Kudu应用开发概述
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Hive应用开发开发流程 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Hive应用程序开发流程 表1 Hive应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 准备开发环境 在进行应用开发前，需首先准备开发环境，推荐使用Java语言进行开发，使用IntelliJ IDEA工具，同时完成JDK、Maven等初始配置。 准备本地应用开发环境 准备连接集群配置文件 应用程序开发或运行过程中，需通过集群相关配置文件信息连接MRS集群，配置文件通常包括集群组件信息文件以及用于安全认证的用户文件，可从已创建好的MRS集群中获取相关内容。 用于程序调测或运行的节点，需要与MRS集群内节点网络互通，同时配置hosts 域名 信息。 准备连接Hive集群配置文件 配置并导入样例工程 HIve提供了不同场景下的多种样例程序，用户可获取样例工程并导入本地开发环境中进行程序学习。 导入并配置Hive样例工程 配置安全认证 如果您使用的是JDBC访问开启了Kerberos认证的MRS集群，需要进行安全认证。 配置Hive JDBC接口访问Hive安全认证 根据业务场景开发程序 根据实际业务场景开发程序，调用组件接口实现对应功能。 开发Hive应用 编译并运行程序 指导用户将开发好的程序编译提交运行并查看结果。 调测Hive应用 父主题： Hive应用开发概述
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Oozie简介 Oozie是一个用来管理Hadoop任务的工作流引擎，Oozie流程基于有向无环图（Directed Acyclical Graph）来定义和描述，支持多种工作流模式及流程定时触发机制。易扩展、易维护、可靠性高，与Hadoop生态系统各组件紧密结合。 Oozie流程的三种类型： Workflow 描述一个完整业务的基本流程。 Coordinator Coordinator流程构建在Workflow流程之上，实现了对Workflow流程的定时触发、按条件触发功能。 Bundle Bundle流程构建在Coordinator流程之上，提供对多个Coordinator流程的统一调度、控制和管理功能。 Oozie主要特点： 支持分发、聚合、选择等工作流程模式。 与Hadoop生态系统各组件紧密结合。 流程变量支持参数化。 支持流程定时触发。 自带一个Web Console，提供了流程查看、流程监控、日志查看等功能。
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Impala应用开发流程 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Impala应用程序开发流程 表1 Impala应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解Impala的基本概念。 Impala应用开发常用概念 准备开发和运行环境 Impala的应用程序支持使用Java、Python两种语言进行开发。推荐使用IntelliJ IDEA工具，请根据指导完成不同语言的开发环境配置。 准备Impala开发和运行环境 根据场景开发工程 提供了Java、Python两种不同语言的样例工程，还提供了从建表、数据加载到数据查询的样例工程。 Impala样例程序开发思路 运行程序及查看结果 指导用户将开发好的程序编译提交运行并查看结果。 调测Impala应用 父主题： Impala应用开发概述
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Hive简介 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的 数据仓库 框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HQL完成海量结构化数据分析。 灵活的数据存储格式，支持JSON、 CS V、TEXTFILE、RCFILE、ORCFILE、SEQUENCEFILE等存储格式，并支持自定义扩展。 多种客户端连接方式，支持JDBC接口。 Hive的主要应用于海量数据的离线分析（如日志分析，集群状态分析）、大规模的数据挖掘（用户行为分析，兴趣分区，区域展示）等场景下。 为保证Hive服务的高可用性、用户数据的安全及访问服务的可控制，在开源社区的Hive-3.1.0版本基础上，Hive新增如下特性： 基于Kerberos技术的安全认证机制。 数据文件加密机制。 完善的权限管理。 开源社区的Hive特性，请参见https://cwiki.apache.org/confluence/display/hive/designdocs。
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