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MapReduce访问多组件样例代码 功能介绍 主要分为三个部分: 从HDFS原文件中抽取name信息,查询HBase、Hive相关数据,并进行数据拼接,通过类MultiComponentMapper继承Mapper抽象类实现。 获取拼接后的数据取最后一条输出到HBase、HDF
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MapReduce访问多组件样例程序开发思路 场景说明 该样例以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。 该样例逻辑过程如下。 以HDFS文本文件为输入数据 log1.txt:数据输入文件
编包并运行Spark应用 操作场景 在程序代码完成开发后,您可以将打包好的jar包上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 Spark应用程序只支持在Linux环境下运行,不支持在Windows环境下运行。
在本地Windows中调测HDFS程序 操作场景 在代码完成开发后,您可以在Windows开发环境中运行应用。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。 HDFS应用程序运行完成后,可直接通过运行结果查看应用程序运行情况,也可以通过HDFS日志获取应用运行情况。 在本地Windows中调测HDFS程序
快速开发ClickHouse应用 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