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网络问题导致运行应用程序时出现异常 问题 应用程序在Windows环境下运行时，发现连接不上MRS集群，而在Linux环境下（和安装了MRS集群的机器是同一个网络）却运行正常。 回答 由于Kerberos认证需要使用UDP协议，而防火墙做了特殊处理关掉了需要使用的UDP端口，导致应用程序在
er模式设置的应用名不生效。 解决措施： 在spark-submit脚本提交任务时用--name设置应用名和sparkconf.setAppName(appname)里面的应用名一样。 比如代码里设置的应用名为Spark Pi，用yarn-cluster模式提交应用时可以这样设置
部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并行运算。在MapReduce程序中计算的数据可以来自多个数据源，如Local FileSystem、HDFS、数据库等。最常用的是HDFS，利
这些函数假定输入字符串包含有效的UTF-8编码的Unicode代码点。不会显式检查UTF-8数据是否有效，对于无效的UTF-8数据，函数可能会返回错误的结果。可以使用from_utf8来更正无效的UTF-8数据。 此外，这些函数对Unicode代码点进行运算，而不是对用户可见的字符（或字形群
Flink Kafka样例程序（Scala） 功能介绍 在Flink应用中，调用flink-connector-kafka模块的接口，生产并消费数据。 代码样例 下面列出producer和consumer主要逻辑代码作为演示。 完整代码参见com.huawei.bigdata.flink
Spark读取HBase表样例程序 操作Avro格式数据 操作HBase数据源 BulkPut接口使用 BulkGet接口使用 BulkDelete接口使用 BulkLoad接口使用 foreachPartition接口使用 分布式Scan HBase表 mapPartition接口使用
Manager创建恢复HBase任务并恢复数据。只支持创建任务手动恢复数据。 只支持进行数据备份时的系统版本与当前系统版本一致时的数据恢复。 当业务正常时需要恢复数据，建议手动备份最新管理数据后，再执行恢复数据操作。否则会丢失从备份时刻到恢复时刻之间的HBase数据。 对系统的影响 恢复过程的数据还原阶段，系
Savepoints在持久化存储中保存某个checkpoint，以便用户可以暂停自己的应用进行升级，并将状态设置为savepoint的状态，并继续运行。该机制利用了Flink的checkpoint机制创建流应用的快照，并将快照的元数据（meta-data）写入到一个额外的持久化文件系统中。 如果需要
使用Linux客户端创建一个Topic。可参考Kafka Shell命令介绍。 开发一个Producer向该Topic生产数据。 开发一个Consumer消费该Topic的数据。 性能调优建议 建议预先创建Topic，根据业务需求合理规划Partition数目，Partition数目限制了消费者的并发数。
创建FlinkServer应用 操作场景 通过应用来隔离不同的上层业务。 创建应用 使用具有FlinkServer管理员权限的用户访问Flink WebUI，请参考访问FlinkServer WebUI界面。 选择“系统管理 > 应用管理”，进入应用管理页面。 单击“创建应用”，在弹出的页面
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
preperties参数说明 参数 说明 user 用于Kerberos认证的用户名，即准备Presto应用开发用户中创建的开发用户的用户名。 KerberosPrincipal 用于认证的名字，即认证准备Presto应用开发用户中创建的开发用户的用户名。 KerberosConfigPath krb5
Alluxio应用开发概述 Alluxio应用开发简介 Alluxio常用概念 Alluxio应用开发流程介绍 父主题： Alluxio开发指南
调测Alluxio应用 Alluxio客户端运行及结果查看 执行mvn clean compile assembly:single生成jar包，在工程目录target目录下获取，比如:alluxio-examples-mrs-1.9-jar-with-dependencies.jar。
开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序 MapReduce访问多组件样例程序 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）
调测ClickHouse应用 在本地Windows环境中调测ClickHouse应用 在Linux环境中调测ClickHouse应用 父主题： ClickHouse开发指南（普通模式）
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开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序开发思路 MapReduce访问多组件样例程序开发思路 父主题： MapReduce开发指南
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 Ka
调测ClickHouse应用 在本地Windows环境中调测ClickHouse应用（MRS 3.3.0之前版本） 在本地Windows环境中调测ClickHouse应用（MRS 3.3.0及之后版本） 在Linux环境中调测ClickHouse应用（MRS 3.3.0之前版本）
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