检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
开发Flink应用 Flink DataStream样例程序 Flink Kafka样例程序 Flink开启Checkpoint样例程序 Flink Job Pipeline样例程序 Flink Join样例程序 Flink Jar作业提交SQL样例程序 FlinkServer REST
开发Flink应用 Flink DataStream样例程序 Flink Kafka样例程序 Flink开启Checkpoint样例程序 Flink Job Pipeline样例程序 Flink Join样例程序 Flink Jar作业提交SQL样例程序 FlinkServer REST
Spark应用开发流程介绍 Spark应用程序开发流程 Spark包含Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming三个组件,其应用开发流程都是相同的。 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Spark应用程序开发流程 表1 Spark应用开发的流程说明
开发HBase应用 HBase样例程序开发思路 创建Configuration 创建Connection 创建HBase表 删除HBase表 修改HBase表 插入HBase数据 删除HBase数据 使用Get读取HBase数据 使用Scan读取HBase数据 使用HBase过滤器Filter
开发Flink应用 DataStream程序 向Kafka生产并消费数据程序 异步Checkpoint机制程序 Stream SQL Join程序 父主题: Flink开发指南
准备MRS应用开发用户 操作场景 开发用户用于运行样例工程。进行不同服务的组件开发时,需要赋予不同的用户权限。 操作步骤 登录FusionInsight Manager。 在FusionInsight Manager界面选择“系统 > 权限 > 角色 > 添加角色”。 填写角色的
开发Kudu应用 Kudu应用程序开发思路 开发Kudu应用 父主题: Kudu开发指南(普通模式)
开发Impala应用 Impala样例程序开发思路 创建Impala表 加载Impala数据 查询Impala数据 开发Impala用户自定义函数 Impala样例程序指导 父主题: Impala开发指南(安全模式)
开发Oozie应用 开发Oozie配置文件 Oozie代码样例说明 通过Java API提交Oozie作业 使用Oozie调度Spark2x访问HBase以及Hive 父主题: Oozie开发指南(安全模式)
Hive应用开发规则 Hive JDBC驱动的加载 客户端程序以JDBC的形式连接HiveServer时,需要首先加载Hive的JDBC驱动类org.apache.hive.jdbc.HiveDriver。 故在客户端程序的开始,必须先使用当前类加载器加载该驱动类。 如果clas
Hive JDBC样例程序开发思路 场景说明 假定用户开发一个Hive数据分析应用,用于管理企业雇员信息,如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表,雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“emp
开发HDFS应用 HDFS样例程序开发思路 初始化HDFS 创建HDFS目录 创建HDFS文件并写入内容 追加信息到HDFS指定文件 读取HDFS指定文件内容 删除HDFS指定文件 删除HDFS指定目录 创建HDFS多线程任务 配置HDFS存储策略 配置HDFS同分布策略(Colocation)
体验。 ClickHouse开发接口简介 ClickHouse由C++语言开发,定位为DBMS,支持HTTP和Native TCP两种网络接口协议,支持JDBC、ODBC等多种驱动方式,推荐使用社区版本的clickhouse-jdbc来进行应用程序开发。 基本概念 cluster
OpenTSDB应用开发简介 OpenTSDB简介 OpenTSDB是一个基于HBase的分布式、可伸缩的时间序列数据库。OpenTSDB的设计目标是用来采集大规模集群中的监控类信息,并可实现数据的秒级查询,解决海量监控类数据在普通数据库中查询存储的局限性。 OpenTSDB使用场景有如下几个特点:
Hive JDBC样例程序开发思路 场景说明 假定用户开发一个Hive数据分析应用,用于管理企业雇员信息,如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表,雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“emp
Storm开发指南 Storm应用开发概述 准备Storm应用开发环境 开发Storm应用 调测Storm应用 Storm应用开发常见问题
Flink SQL逻辑开发建议 在aggregate和join等操作前将数据过滤来减少计算的数据量 提前过滤可以减少在shuffle阶段前的数据量,减少网络IO,从而提升查询效率。 比如在表join前先过滤数据比在ON和WHERE时过滤可以有效较少join数据量。因为执行顺序从发
准备Flink应用开发用户 开发用户用于运行样例工程。在安全集群中,用户需要有HDFS、YARN、Kafka和Flink权限,才能运行Flink样例工程。 前提条件 MRS服务集群开启了Kerberos认证,没有开启Kerberos认证的集群忽略该步骤。 操作步骤 登录MRS Manager,在MRS
Flink Join样例程序开发思路 场景说明 假定某个Flink业务1每秒就会收到1条消息记录,消息记录某个用户的基本信息,包括名字、性别、年龄。另有一个Flink业务2会不定时收到1条消息记录,消息记录该用户的名字、职业信息。 基于某些业务要求,开发的Flink应用程序实现功能
Storm应用开发简介 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