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在Linux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Linux环境中运行应用。 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。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。
基于Kafka的Word Count数据流统计案例 应用场景 Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。
使用Kafka Token认证 场景说明 Token认证机制是一种轻量级身份认证机制，无需访问Kerberos认证，可在API中使用。 代码样例 Token认证机制支持API，用户可在二次开发样例的Producer()和Consumer()中对其进行配置。 Producer()配置的样例代码如下：
快速创建和使用HBase离线数据查询集群 操作场景 本入门提供从零开始创建HBase查询集群并通过集群客户端进行HBase表的创建与查询操作指导。 HBase集群使用Hadoop和HBase组件提供一个稳定可靠、性能优异、可伸缩、面向列的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分
备份HBase元数据 操作场景 为了确保HBase元数据（主要包括tableinfo文件和HFile）安全，防止因HBase的系统表目录或者文件损坏导致HBase服务不可用，或者系统管理员需要对HBase系统表进行重大操作（如升级或迁移等）时，需要对HBase元数据进行备份，从而
创建FlinkServer作业写入数据至ClickHouse表 本章节适用于MRS 3.1.2及之后的版本。 操作场景 Flink通过对接ClickHouse的ClickHouseBalancer实例进行读写，有效避免ClickHouse流量分发问题。FlinkSQL与ClickHouse数据类型对应关系如下表所示。
配置MRS集群弹性伸缩 在大数据应用，尤其是实时分析处理数据的场景中，常常需要根据数据量的变化动态调整集群节点数量以增减资源。MRS的弹性伸缩规则功能支持根据集群负载对集群进行弹性伸缩。 弹性伸缩规则：根据集群实时负载对Task节点数量进行调整，数据量变化后触发扩缩容，有一定的延后性。
初始化HDFS 功能简介 在使用HDFS提供的API之前，需要先进行HDFS初始化操作。过程为： 加载HDFS服务配置文件，并进行kerberos安全认证。 认证通过后，实例化Filesystem。 使用HDFS的API。 此处kerberos安全认证需要使用到的keytab文件，请提前准备。
使用Kafka Token认证 操作场景 Token认证机制是一种轻量级身份认证机制，无需访问Kerberos认证，可在API中使用。 代码样例 Token认证机制支持API，用户可在二次开发样例的Producer()和Consumer()中对其进行配置。 Producer()配置的样例代码如下：
提升HBase实时读数据效率 操作场景 需要提升读取HBase数据性能的场景。 前提条件 调用HBase的get或scan接口，从HBase中实时读取数据。 操作步骤 读数据服务端调优 参数入口：登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > 配置 >
快速开发Kafka应用 Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点： 高吞吐量
配置Flume加密传输 操作场景 该操作指导安装工程师在集群安装完成后，设置Flume服务（Flume角色）的服务端和客户端参数，使其可以正常工作。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 前提条件 已成功安装集群及Flume服务。 操作步骤 分别生成Flume角色服务端和客户端的证书和信任列表。
Storm基本原理 Apache Storm是一个分布式、可靠、容错的实时流式数据处理的系统。在Storm中，先要设计一个用于实时计算的图状结构，称之为拓扑（topology）。这个拓扑将会被提交给集群，由集群中的主控节点（master node）分发代码，将任务分配给工作节点（worker
Flink Job Pipeline增强 通常情况下，开发者会将与某一方面业务相关的逻辑代码放在一个比较大的Jar包中，这种Jar包称为Fat Jar。 Fat Jar具有以下缺点： 随着业务逻辑越来越复杂，Jar包的大小也不断增加。 协调难度增大，所有的业务开发人员都在同一套业
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MRS集群阈值类告警 MRS集群提供可视化、便捷的监控告警功能。用户可以快速获取集群关键性能指标，并评测集群健康状态。MRS支持配置监控指标阈值用于关注各指标的健康情况，如果出现异常的数据并满足预设条件后，系统将会触发告警信息，并在告警页面中出现此告警信息。 如果部分阈值类监
编译并运行MapReduce应用 在程序代码完成开发后，可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序只支持在Linux环境下运行，不支持在Windows环境下运行。 操作步骤 生成MapReduce应用可执行包。 执行mvn package生成jar包，在工程目录
恢复HBase业务数据 操作场景 在用户意外修改、删除或需要找回数据时，系统管理员对HBase进行重大操作（如升级、重大数据调整等）后，系统数据出现异常或未达到预期结果，模块全部故障无法使用，或者迁移数据到新集群的场景中，需要对HBase业务数据进行恢复数据操作。 系统管理员可以通过FusionInsight
配置LakeFormation数据连接前准备 配置LakeFormation实例 登录华为云管理控制台，在左上角单击“”，选择“大数据 > 湖仓构建 LakeFormation”进入LakeFormation控制台。 单击页面右上角“购买实例”，参考创建LakeFormation
快速使用HBase进行离线数据分析 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。本章节提供从零开始使用HBase的操作指导，通过客户端实现创建表，往表中插入数据，修改表，读取表数据，删除表中数据以及删除表的功能。 背景信息 假定用户开发一个应用程序，用于管理
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