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在本地Windows环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后,您可以在Windows环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时,您可以直接在本地进行调测。 MapReduce应用程序运行完成后,可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 在IntelliJ IDEA中查看应用程序运行情况。
mapPartition接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase,使用mapPartition接口并行遍历HBase表。 数据规划 使用foreachPartition接口使用章节创建的HBase数据表。 开发思路 构造
BulkPut接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase,将构建的RDD写入HBase中。 数据规划 在客户端执行hbase shell,进入HBase命令行,使用下面的命令创建样例代码中要使用的Hase表: create
BulkGet接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase,将要获取的数据的rowKey构造成rdd,然后通过HBaseContext的bulkGet接口获取对HBase表上这些rowKey对应的数据。 数据规划 基于Bul
BulkPut接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase,将构建的RDD写入HBase中。 数据规划 在客户端执行hbase shell,进入HBase命令行,使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表: create
BulkLoad接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase,将要插入的数据的rowKey构造成rdd,然后通过HBaseContext的bulkLoad接口将rdd写入HFile中。将生成的HFile文件导入HBase表的
SparkStreaming批量写入HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase,使用streamBulkPut接口将流数据写入HBase表中。 数据规划 在客户端执行hbase shell进入HBase命令行。 在hb
操作HBase数据源 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase,将dataFrame写入HBase中,并从HBase读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell,进入HBase命令行,使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表:
foreachPartition接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase,将要插入的数据的rowKey构造成rdd,然后通过HBaseContext的mapPartition接口将rdd并发写入HBase表中。 数据规划
SparkStreaming批量写入HBase表 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase,使用streamBulkPut接口将流数据写入HBase表中。 数据规划 在客户端执行hbase shell进入HBase命令行。 在hb
BulkPut接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase,将构建的RDD写入HBase中。 数据规划 在客户端执行hbase shell,进入HBase命令行,使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表: create
配置ClickHouse通过用户密码对接Kafka 本章节适用于MRS 3.3.0-LTS及之后版本。 操作场景 本章节主要介绍ClickHouse通过用户名和密码的方式连接Kafka,消费Kafka的数据。 前提条件 已创建Kafka集群,且为安全模式(开启Kerberos认证)。
BulkLoad接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase,将要插入的数据的rowKey构造成rdd,然后通过HBaseContext的bulkLoad接口将rdd写入HFile中。将生成的HFile文件导入HBase表的
导入并配置Flink样例工程 操作场景 Flink针对多个场景提供样例工程,包含Java样例工程和Scala样例工程等,帮助客户快速学习Flink工程。 针对Java和Scala不同语言的工程,其导入方式相同。 以下操作步骤以导入Java样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程
操作HBase数据源 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase,将dataFrame写入HBase中,并从HBase读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell,进入HBase命令行,使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表:
foreachPartition接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase,将要插入的数据的rowKey构造成rdd,然后通过HBaseContext的mapPartition接口将rdd并发写入HBase表中。 数据规划
操作Avro格式数据 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase,本例中将数据以Avro格式存储在HBase中,并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell,进入HBase命令行,使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表:
mapPartitions接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase,使用mapPartition接口并行遍历HBase表。 数据规划 使用foreachPartition接口使用章节创建的HBase数据表。 开发思路 构
操作Avro格式数据 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase,本例中将数据以Avro格式存储在HBase中,并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell,进入HBase命令行,使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表:
配置ClickHouse通过Kerberos认证对接Kafka 本章节适用于MRS 3.3.0-LTS及之后版本。 操作场景 本章节介绍ClickHouse通过Kerberos认证的方式连接Kafka,消费Kafka的数据。 前提条件 已创建Kafka集群,且为安全模式(开启Kerberos认证)。