华为云用户手册

开发思路 ClickHouse作为一款独立的DBMS系统，使用SQL语言就可以进行常见的操作。开发程序示例中，全部通过clickhouse-jdbc API接口来进行描述，开发流程主要分为以下几部分： 设置属性：设置连接ClickHouse服务实例的参数属性。 建立连接：建立和ClickHouse服务实例的连接。 创建库：创建ClickHouse数据库。 创建表：创建ClickHouse数据库下的表。 插入数据：插入数据到ClickHouse表中。 查询数据：查询ClickHouse表数据。 删除表：删除已创建的ClickHouse表。

接口类型简介 由于HBase本身是由java语言开发出来的，且java语言具有简洁通用易懂的特性，推荐用户使用java语言进行HBase应用程序开发。 HBase采用的接口与Apache HBase保持一致。 HBase通过接口调用，可提供的功能如表1所示。 表1 HBase接口提供的功能 功能 说明 CRUD数据读写功能 增查改删 高级特性 过滤器、二级索引，协处理器 管理功能 表管理、集群管理

HBase简介 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。 具有很好的伸缩能力。 能够同时处理结构化和非结构化的数据。 不需要完全拥有传统关系型数据库所具备的ACID特性。ACID特性指原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation，又称独立性）、持久性（Durability）。 HBase中的表具有如下特点： 大：一个表可以有上亿行，上百万列。 面向列：面向列（族）的存储和权限控制，列（族）独立检索。 稀疏：对于为空（null）的列，并不占用存储空间，因此，表可以设计的非常稀疏。

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

操作步骤 安全模式下，请先进行安全认证。 初始化客户端环境变量。 进入客户端安装目录“/opt/Storm_client”执行以下命令，导入环境变量信息。 source bigdata_env 使用在“准备开发用户”章节创建的开发用户进行安全登录。 执行kinit命令进行“人机”用户的安全登录。 kinit用户名 例如： kinit developuser 然后按照提示输入密码，无异常提示返回，则完成了用户的kerberos认证。 提交拓扑（以wordcount为例，其它拓扑请参照相关开发指引），进入Storm客户端“Storm/storm-1.2.1/bin”目录，将刚打出的source.jar提交（如果在Windows上进行的打包，则需要将Windows上的source.jar上传到Linux服务器，假定上传到“/opt/jartarget”目录），执行命令：storm jar /opt/jartarget/source.jar com.huawei.storm.example.wordcount.WordCountTopology。 执行storm list命令，查看已经提交的应用程序，如果发现名称为word-count的应用程序，则说明任务提交成功。 如果业务设置为本地模式，且使用命令行方式提交时，请确保提交环境为普通模式环境，当前不支持安全环境下使用命令提交本地模式的业务。

回答 Spark任务在运行过程中，driver会创建一个spark-开头的本地临时目录，用于存放业务jar包，配置文件等，同时在本地创建一个blockmgr-开头的本地临时目录，用于存放block data。此两个目录会在Spark应用运行结束时自动删除。 此两个目录的存放路径优先通过SPARK_LOCAL_DIRS环境变量指定，若不存在该环境变量，则设置为spark.local.dir的值，若此配置还不存在，则使用java.io.tmpdir的值。客户端默认配置中spark.local.dir被设置为/tmp，因此默认使用系统/tmp目录。 但存在一些特殊情况，如driver进程未正常退出，比如被kill -9命令结束进程，或者Java虚拟机直接崩溃等场景，导致driver的退出流程未正常执行，则可能导致该部分目录无法被正常清理，残留在系统中。 当前只有yarn-client模式和local模式的driver进程会产生上述问题，在yarn-cluster模式中，已将container内进程的临时目录设置为container临时目录，当container退出时，由container自动清理该目录，因此yarn-cluster模式不存在此问题。

访问开源 ZooKeeper 使用“testConnectApacheZk”连接开源ZooKeeper的代码，只需要将以下代码中的“xxx.xxx.xxx.xxx”修改为需要连接的开源的ZooKeeper的IP，端口号按照实际情况修改。如果仅需运行访问第三方Zookeeper的样例，需注释掉main函数中的“testConnectHive”方法。 digestZK = new org.apache.zookeeper.ZooKeeper("xxx.xxx.xxx.xxx:端口号", 60000, null); ZooKeeper连接使用完后需要关闭连接，否则可能导致连接泄露。可根据业务实际情况进行处理，代码如下： //使用try-with-resources方式，try语句执行完后会自动关闭ZooKeeper连接。 try (org.apache.zookeeper.ZooKeeper digestZk = new org.apache.zookeeper.ZooKeeper("xxx.xxx.xxx.xxx:端口号", 600000, null)) { ... }

场景说明 在安全集群环境下，各个组件需要在通信之前进行相互认证，以确保通信的安全性。 用户在开发Oozie应用程序时，某些场景下需要Oozie与Hadoop、Hive等之间进行通信。那么Oozie应用程序中需要写入安全认证代码，确保Oozie程序能够正常运行。 安全认证有两种方式： 命令行认证： 提交Oozie应用程序运行前，在Oozie客户端执行如下命令获得认证。 kinit 组件业务用户 代码认证（Kerberos安全认证）： 通过获取客户端的principal和keytab文件在应用程序中进行认证，用于Kerberos安全认证的keytab文件和principal文件您可以联系管理员创建并获取，具体使用方法在样例代码中会有详细说明。 目前样例代码统一调用LoginUtil类进行安全认证，支持Oracle JAVA平台和IBM JAVA平台。 代码示例中请根据实际情况，修改“USERNAME”为实际用户名，例如“developuser”。 private static void login(String keytabFilePath, String krb5FilePath, String user) throws IOException { Configuration conf = new Configuration(); conf.set(KERBEROS_PRINCIPAL, user); conf.set(KEYTAB_FILE, keytabFilePath); conf.set(HADOOP_SECURITY_AUTHENTICATION, "kerberos"); conf.set(HADOOP_SECURITY_AUTHORIZATION, "true"); /* * if need to connect zk, please provide jaas info about zk. of course, * you can do it as below: * System.setProperty("java.security.auth.login.config", confDirPath + * "jaas.conf"); but the demo can help you more : Note: if this process * will connect more than one zk cluster, the demo may be not proper. you * can contact us for more help */ LoginUtil.setJaasConf(ZOOKEEPER_DEFAULT_ LOG IN_CONTEXT_NAME, user, keytabFilePath); LoginUtil.setZookeeperServerPrincipal(ZOOKEEPER_DEFAULT_SERVER_PRINCIPAL); LoginUtil.login(user, keytabFilePath, krb5FilePath, conf); }

操作步骤 将从IntelliJ IDEA打包出来的jar包放入指定文件夹（例如“D:\source”）。 在样例代码目录“src/storm-examples/storm-examples”下创建“lib”目录，将IntelliJ IDEA中导出的jar包复制到“lib”目录下，并解压。 若业务需要访问外部组件，其所依赖的配置文件请参考相关开发指引，获取到配置文件后将配置文件放在1中指定的目录下。 若业务需要访问外部组件，其所依赖的jar包请参考相关开发指引，获取到jar包后将jar包放在1中指定的目录下。 在IntelliJ IDEA样例工程的“tools”目录下找到打包工具：“storm-jartool.cmd”。 双击打包工具，输入要打包的jar包所在目录（“D:\source”）并回车，再输入打出包存放的目录（“D:\target”），在“D:\target”中，会生成“source.jar”文件。

回答 由于checkpoint中包含了spark应用的对象序列化信息、task执行状态信息、配置信息等，因此，当存在以下问题时，从checkpoint恢复spark应用将会失败。 业务代码变更且变更类未明确指定SerialVersionUID。 spark内部类变更，且变更类未明确指定SerialVersionUID。 另外，由于checkpoint保存了部分配置项，因此可能导致业务修改了部分配置项后，从checkpoint恢复时，配置项依然保持为旧值的情况。当前只有以下部分配置会在从checkpoint恢复时重新加载。 "spark.yarn.app.id", "spark.yarn.app.attemptId", "spark.driver.host", "spark.driver.bindAddress", "spark.driver.port", "spark.master", "spark.yarn.jars", "spark.yarn.keytab", "spark.yarn.principal", "spark.yarn.credentials.file", "spark.yarn.credentials.renewalTime", "spark.yarn.credentials.updateTime", "spark.ui.filters", "spark.mesos.driver.frameworkId", "spark.yarn.jars"

简介 Yarn是一个分布式的资源管理系统，用于提高分布式的集群环境下的资源利用率，这些资源包括内存、IO、网络、磁盘等。其产生的原因是为了解决原MapReduce框架的不足。最初MapReduce的committer还可以周期性的在已有的代码上进行修改，可是随着代码的增加以及原MapReduce框架设计的不足，在原MapReduce框架上进行修改变得越来越困难，所以MapReduce的committer决定从架构上重新设计MapReduce，使下一代的MapReduce(MRv2/Yarn)框架具有更好的扩展性、可用性、可靠性、向后兼容性和更高的资源利用率，以及能支持除了MapReduce计算框架外的更多的计算框架。

基本概念 ResourceManager（RM） RM是一个全局的资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配。它主要由两个组件构成：调度器（Scheduler）和应用程序管理器（Applications Manager，ASM）。 ApplicationMaster（AM） 用户提交的每个应用程序均包含一个AM，主要功能包括： 与RM调度器协商以获取资源（用Container表示）。 将得到的资源进一步分配给内部任务。 与NM通信以启动/停止任务。 监控所有任务的运行状态，并在任务运行失败时重新为任务申请资源以重启任务。 NodeManager（NM） NM是每个节点上的资源和任务管理器，一方面，它会定时地向RM汇报本节点上的资源使用情况和各个Container的运行状态；另一方面，它会接收并处理来自AM的Container启动/停止等各种请求。 Container Container是YARN中的资源抽象，它封装了某个节点上的多维度资源，如内存、CPU、磁盘、网络等，当AM向RM申请资源时，RM为AM返回的资源便是用Container表示的。

ClickHouse简介 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点： 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎 支持嵌套数据结构 支持稀疏索引 支持数据Insert和Update ClickHouse的应用场景： 实时数仓场景 使用流式计算引擎（如Flink）把实时数据写入ClickHouse，借助ClickHouse的优异查询性能，在亚秒级内响应多维度、多模式的实时查询分析请求。 离线查询场景 把规模庞大的业务数据导入到ClickHouse，构造数亿至数百亿记录规模、数百以上的维度的大宽表，随时进行个性化统计和持续探索式查询分析，辅助商业决策，具有非常好的查询体验。

代码样例 由于pyspark不提供Hbase相关api，本样例使用Python调用Java的方式实现。 下面代码片段仅为演示，具体代码参见SparkHivetoHbasePythonExample： # -*- coding:utf-8 -*- from py4j.java_gateway import java_import from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession\ .builder\ .appName("SparkHivetoHbase") \ .getOrCreate() # 向sc._jvm中导入要运行的类 java_import(spark._jvm, 'com.huawei.bigdata.spark.examples.SparkHivetoHbase') # 创建类实例并调用方法 spark._jvm.SparkHivetoHbase().hivetohbase(spark._jsc) # 停止SparkSession spark.stop()

代码样例 下面代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“TestMain”类的init方法中。 private static void init() throws IOException { // Default load from conf directory conf = HBaseConfiguration.create(); //In Windows environment String userdir = TestMain.class.getClassLoader().getResource("conf").getPath() + File.separator;[1] //In Linux environment //String userdir = System.getProperty("user.dir") + File.separator + "conf" + File.separator; conf.addResource(new Path(userdir + "core-site.xml"), false); conf.addResource(new Path(userdir + "hdfs-site.xml"), false); conf.addResource(new Path(userdir + "hbase-site.xml"), false); } [1]userdir获取的是编译后资源路径下conf目录的路径。初始化配置用到的core-site.xml、hdfs-site.xml、hbase-site.xml文件，需要放置到"src/main/resources/conf"的目录下。

样例代码 -- 查看薪水支付币种为美元的雇员联系方式. SELECT a.name, b.tel_phone, b.email FROM employees_info a JOIN employees_contact b ON(a.id = b.id) WHERE usd_flag='D'; -- 查询入职时间为2014年的雇员编号、姓名等字段，并将查询结果加载进表employees_info_extended中的入职时间为2014的分区中. INSERT OVERWRITE TABLE employees_info_extended PARTITION (entrytime = '2014') SELECT a.id, a.name, a.usd_flag, a.salary, a.deductions, a.address, b.tel_phone, b.email FROM employees_info a JOIN employees_contact b ON (a.id = b.id) WHERE a.entrytime = '2014'; -- 使用Impala中已有的函数COUNT()，统计表employees_info中有多少条记录. SELECT COUNT(*) FROM employees_info; -- 查询使用以“cn”结尾的邮箱的员工信息. SELECT a.name, b.tel_phone FROM employees_info a JOIN employees_contact b ON (a.id = b.id) WHERE b.email like '%cn';

Kafka应用开发流程介绍 Kafka客户端角色包括Producer和Consumer两个角色，其应用开发流程是相同的。 开发流程中各个阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Kafka客户端程序开发流程 表1 Kafka客户端开发的流程说明 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Kafka集群配置文件 配置并导入样例工程 Kafka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Kafka样例工程 配置安全认证 如果您使用的是开启了Kerberos认证的MRS集群，需要进行安全认证。 配置Kafka应用安全认证 根据业务场景开发程序 提供了Producer和Consumer相关API的使用样例，包含了API和多线程的使用场景，帮助用户快速熟悉Kafka接口。 将开发好的程序编译运行，用户可在本地Windows开发环境中进行程序调测运行，也可以将程序编译为Jar包后，提交到Linux节点上运行。 开发Kafka应用 编译与运行程序 指导用户将开发好的程序编译并提交运行并查看结果。 调测Kafka应用 父主题： Kafka开发指南（安全模式）

MapReduce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MapReduce相关样例工程： 表1 MapReduce相关样例工程 样例工程位置 描述 mapreduce-example-normal MapReduce统计数据的应用开发示例： 提供了一个MapReduce统计数据的应用开发示例，通过类CollectionMapper实现数据分析、处理，并输出满足用户需要的数据信息。 相关样例介绍请参见MapReduce统计样例程序。 MapReduce作业访问多组件的应用开发示例： 以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 相关样例介绍请参见MapReduce访问多组件样例程序。 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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挂了，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。

参数解释 FS Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name FS活动的名称 delete 删除指定的文件和目录的标签 move 将文件从源目录移动到目标目录的标签 chmod 修改文件或目录权限的标签 path 当前文件路径 source 源文件路径 target 目标文件路径 permissions 权限字符串 “${变量名}”表示：该值来自“job.properties”所定义。 例如：${nameNode}表示的就是“hdfs://hacluster”。（可参见配置Oozie作业运行参数）

开发思路 作为存储引擎，通常情况下会和计算引擎一起协同工作： 首先在计算引擎上（比如Impala）用SQL语句创建表对象； 然后通过Kudu的驱动往这个表里写数据； 于此同时可以在计算引擎上直接查询这个表里的数据。 在本开发程序示例中，为了不引入额外的计算引擎，将以Kudu为主，全部通过Java API接口来进行描述： 建立Kudu连接 创建Kudu表 写Kudu数据 修改Kudu表 删除Kudu表

准备ClickHouse应用开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows7以上版本。 运行环境：Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。 安装JDK 开发和运行环境的基本配置。版本要求如下： 服务端和客户端仅支持自带的OpenJDK，版本为1.8.0_272，不允许替换。 对于客户应用需引用SDK类的Jar包运行在客户应用进程中的。 X86客户端：Oracle JDK：支持1.8版本；IBM JDK：支持1.8.5.11版本。 TaiShan客户端：OpenJDK：支持1.8.0_272版本。 说明： 基于安全考虑，服务端只支持TLS V1.2及以上的加密协议。 IBM JDK默认只支持TLS V1.0，若使用IBM JDK，请配置启动参数“com.ibm.jsse2.overrideDefaultTLS”为“true”，设置后可以同时支持TLS V1.0/V1.1/V1.2，详情参见https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSYKE2_8.0.0/com.ibm.java.security.component.80.doc/security-component/jsse2Docs/matchsslcontext_tls.html#matchsslcontext_tls。 安装和配置IntelliJ IDEA 开发环境的基本配置，建议使用2019.1或其他兼容版本。 说明： 若使用IBM JDK，请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为IBM JDK。 若使用Oracle JDK，请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为Oracle JDK。 若使用Open JDK，请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为Open JDK。 不同的IntelliJ IDEA不要使用相同的workspace和相同路径下的示例工程。 安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理，贯穿软件开发生命周期。 华为提供开源镜像站，各服务样例工程依赖的Jar包通过华为开源镜像站下载，剩余所依赖的开源Jar包请直接从Maven中央库或者其他用户自定义的仓库地址下载，详情请参考配置华为开源镜像仓。 7-zip 用于解压“*.zip”和“*.rar”文件，支持7-Zip 16.04版本。 父主题： 准备ClickHouse应用开发环境

Storm对外接口介绍 Storm-HDFS采用的接口同开源社区版本保持一致，详情参见：https://github.com/apache/storm/tree/v1.2.1/external/storm-hdfs。 Storm-HBase采用的接口同开源社区版本保持一致，详情参见：https://github.com/apache/storm/tree/v1.2.1/external/storm-hbase。 Storm-Kafka采用的接口同开源社区版本保持一致，详情参见：https://github.com/apache/storm/tree/v1.2.1/external/storm-kafka。 Storm-JDBC采用的接口同开源社区版本保持一致，详情参见：https://github.com/apache/storm/tree/v1.2.1/external/storm-jdbc。 父主题： Storm应用开发常见问题

问题 Flink任务配置State Backend为RocksDB时，运行报如下错误： Caused by: java.lang.UnsatisfiedLinkError: /srv/BigData/hadoop/data1/nm/usercache/***/appcache/application_****/rocksdb-lib-****/librocksdbjni-linux64.so: /lib64/libpthread.so.0: version `GLIBC_2.12` not found (required by /srv/BigData/hadoop/***/librocksdbjni-linux64.so) at java.lang.ClassLoader$NativeLibrary.load(Native Method) at java.lang.ClassLoader.loadLibrary0(ClassLoader.java:1965) at java.lang.ClassLoader.loadLibrary(ClassLoader.java:1890) at java.lang.Runtime.load0(Runtime.java:795) at java.lang.System.load(System.java:1062) at org.rocksdb.NativeLibraryLoader.loadLibraryFromJar(NativeLibraryLoader.java:78) at org.rocksdb.NativeLibraryLoader.loadLibrary(NativeLibraryLoader.java:56) at org.apache.flink.contrib.streaming.state.RocksDBStateBackend.ensureRocksDBIsLoaded(RocksDBStateBackend.java:734) ... 11 more

简介 Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。 Storm有如下几个特点： 适用场景广泛 易扩展，可伸缩性高 保证无数据丢失 容错性好 多语言 易于构建和操控

准备本地应用开发环境 在进行二次开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows 7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。 安装JDK 开发和运行环境的基本配置，版本要求如下： 服务端和客户端仅支持自带的OpenJDK，版本为1.8.0_272，不允许替换。 对于客户应用需引用SDK类的Jar包运行在客户应用进程中的： X86客户端：Oracle JDK：支持1.8版本；IBM JDK：支持1.8.5.11版本。 TaiShan客户端：OpenJDK：支持1.8.0_272版本。 说明： 基于安全考虑，服务端只支持TLS V1.2及以上的加密协议。 IBM JDK默认只支持TLS V1.0，若使用IBM JDK，请配置启动参数“com.ibm.jsse2.overrideDefaultTLS”为“true”，设置后可以同时支持TLS V1.0/V1.1/V1.2，详情参见https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSYKE2_8.0.0/com.ibm.java.security.component.80.doc/security-component/jsse2Docs/matchsslcontext_tls.html#matchsslcontext_tls。 安装和配置IntelliJ IDEA 用于开发HBase应用程序的工具，版本要求：2019.1或其他兼容版本。 说明： 若使用IBM JDK，请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为IBM JDK。 若使用Oracle JDK，请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为Oracle JDK。 若使用Open JDK，请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为Open JDK。 不同的IntelliJ IDEA不要使用相同的workspace和相同路径下的示例工程。 安装Junit插件 开发环境的基本配置。 安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理，贯穿软件开发生命周期。 华为提供开源镜像站，各服务样例工程依赖的Jar包通过华为开源镜像站下载，剩余所依赖的开源Jar包请直接从Maven中央库或者其他用户自定义的仓库地址下载，详情请参考配置华为开源镜像仓。 7-zip 用于解压“*.zip”和“*.rar”文件。 支持7-Zip 16.04版本。 父主题： 准备HBase应用开发环境

应用开发操作步骤 确认产品Storm组件已经安装，且正常运行。 参考获取MRS应用开发样例工程，获取样例代码解压目录中“src\storm-examples”目录下的样例工程文件夹storm-examples并将storm-examples导入到IntelliJ IDEA开发环境，参见准备Storm应用开发环境。 工程导入后，修改样例工程的“resources/flux-examples”目录下的“jdbc.properties”文件，根据实际环境信息修改相关参数。 #配置JDBC服务端IP地址 JDBC_SERVER_NAME= #配置JDBC服务端端口 JDBC_PORT_NUM= #配置JDBC登录用户名 JDBC_USER_NAME= #配置JDBC登录用户密码 #密码明文存储存在安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全 JDBC_PASSWORD= #配置database表名 JDBC_BASE_TBL= 在Linux环境下安装Storm客户端。 集群的Master节点或者Core节点使用客户端可参考集群内节点使用MRS客户端，MRS集群外客户端的安装操作可参考集群外节点使用MRS客户端。

操作场景 本文档主要说明如何使用开源Storm-JDBC工具包，完成Storm和JDBC之间的交互。Storm-JDBC中包含两类Bolt：JdbcInsertBolt和JdbcLookupBolt。其中，JdbcLookupBolt主要负责从数据库中查数据，JdbcInsertBolt主要向数据库中存数据。当然，JdbcLookupBolt和JdbcInsertBolt中也可以增加处理逻辑对数据进行处理。 本章节只适用Storm与JDBC组件间的访问。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。

数据库配置—Derby数据库配置过程 首先应下载一个数据库，可根据具体场景选择最适合的数据库。 该任务以Derby数据库为例。Derby是一个小型的，java编写的，易于使用却适合大多数应用程序的开放源码数据库。 Derby数据库的获取。在官网下载最新版的Derby数据库，将下载下来的数据库将传入Linux客户端(如"/opt")，并解压。 在Derby的安装目录下，进入bin目录，输入如下命令： export DERBY_INSTALL=/opt/db-derby-10.12.1.1-bin export CLASSPATH=$DERBY_INSTALL/lib/derbytools.jar:$DERBY_INSTALL\lib\derbynet.jar:. export DERBY_HOME=/opt/db-derby-10.12.1.1-bin . setNetworkServerCP ./startNetworkServer -h 主机名 执行./ij命令，输入connect 'jdbc:derby://主机名:1527/example;create=true';，建立连接。 数据库建立好后，可以执行sql语句进行操作，需要建立两张表ORIGINAL和GOAL，并向ORIGINAL中插入一组数据，命令如下：（表名仅供参考，可自行设定） CREATE TABLE GOAL(WORD VARCHAR(12),COUNT INT ); CREATE TABLE ORIGINAL(WORD VARCHAR(12),COUNT INT ); INSERT INTO ORIGINAL VALUES('orange',1),('pineapple',1),('banana',1),('watermelon',1);

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