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Spark提供了超过80种的操作符来帮助用户组建并行程序。 普遍性：Spark提供了众多的工具，例如Spark SQL和Spark Streaming。可以在一个应用中，方便地将这些工具进行组合。 与Hadoop集成：Spark能够直接运行于Hadoop的集群，并且能够直接读取现存的Hadoop数据。
接收Kafka中数据，生成相应DataStreamReader。 对单词记录进行分类统计。 计算结果，并进行打印。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“
改为准备好的开发用户。 打包项目 将krb5.conf和user.keytab文件上传到客户端所在服务器上。 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 编译打包前，样例代码中的user.keytab、krb5
> 样例工程名称 > Lifecycle > compile”，双击“compile”运行maven的compile命令。 图3 mavne工具 clean和compile 方法二 在IDEA的下方Terminal窗口进入“pom.xml”所在目录，手动输入mvn clean compile命令进行编译。
Spark同步HBase数据到CarbonData的Java示例程序。 本示例工程中，应用将数据实时写入HBase，用于点查业务。数据每隔一段时间批量同步到CarbonData表中，用于分析型查询业务。 sparksecurity-examples/SparkHbasetoHbaseJavaExample
gent或目的地（客户端外部）。各模块说明见表1。 表1 模块说明 名称 说明 Source Source负责接收数据或产生数据，并将数据批量放到一个或多个Channel。Source有两种类型：数据驱动和轮询。 典型的Source样例如下： 和系统集成并接收数据的Sources：Syslog、Netcat。
gent或目的地（客户端外部）。各模块说明见表1。 表1 模块说明 名称 说明 Source Source负责接收数据或产生数据，并将数据批量放到一个或多个Channel。Source有两种类型：数据驱动和轮询。 典型的Source样例如下： 和系统集成并接收数据的Sources：Syslog、Netcat。
${path}/flink.keystore keystore的存放路径，“flink.keystore”表示用户通过generate_keystore.sh*工具生成的keystore文件名称。 security.ssl.keystore-password - keystore的password，表示需要用户输入自定义设置的密码值。
s\etc\hosts”。 获取样例工程 通过开源镜像站获取样例工程。 下载样例工程的Maven工程源码和配置文件，并在本地配置好相关开发工具，可参考通过开源镜像站获取样例工程。 根据集群版本选择对应的分支，下载并获取MRS相关样例工程。 例如本章节场景对应示例为“hdfs-ex
/opt/client/lib 步骤2：准备应用程序 通过开源镜像站获取样例工程。 下载样例工程的Maven工程源码和配置文件，并在本地配置好相关开发工具，可参考通过开源镜像站获取样例工程。 根据集群版本选择对应的分支，下载并获取MRS相关样例工程。 例如本章节场景对应示例为“WordCou
get(Get get) 通过指定的rowkey读取数据。 Result[] get(List<Get> gets) 通过指定一批rowkey的方式批量读取数据。 ResultScanner getScanner(Scan scan) 获取该表的一个Scanner对象，查询相关的参数可以通
UDF，大于5个入参的Hive UDF将无法被注册。 如果Hive UDF入参为null，系统调用Hive UDF将直接返回null，不会解析null作为入参的Hive UDF逻辑，这可能导致处理null值的Hive UDF执行结果与Hive执行结果不一致。 需要在maven工程中添加hive-exec-3
getExecutionEnvironment(); // 设置并发度 env.setParallelism(1); // 解析运行参数 ParameterTool paraTool = ParameterTool.fromArgs(args);
set. Elapsed: 0.003 sec. host1 :) kafka_skip_broken_messages （可选）表示忽略解析异常的Kafka数据的条数。如果出现了N条异常后，后台线程结束，Materialized View会被重新安排后台线程去监测数据。 kafka_num_consumers
> 样例工程名称 > Lifecycle > compile”，双击“compile”运行maven的compile命令。 图3 mavne工具 clean和compile 方法二 在IDEA的下方Terminal窗口进入“pom.xml”所在目录，手动输入mvn clean compile命令进行编译。
get(Get get) 通过指定的rowkey读取数据。 Result[] get(List<Get> gets) 通过指定一批rowkey的方式批量读取数据。 ResultScanner getScanner(Scan scan) 获取该表的一个Scanner对象，查询相关的参数可以通
getExecutionEnvironment(); // 设置并发度 env.setParallelism(1); // 解析运行参数 ParameterTool paraTool = ParameterTool.fromArgs(args);
-m或-num-mappers <n> 启动n个map来并行导入数据，默认是4个，该值请勿高于集群的最大Map数。 -direct 快速模式，利用了数据库的导入工具，如MySQL的mysqlimport，可以比jdbc连接的方式更为高效的将数据导入到关系数据库中。 -update-key <col-name>
'%Y/%m/%d');-- 2020/07/22 date_parse(string, format) → timestamp 按format格式解析日期字面量。 select date_parse('2020/07/20', '%Y/%m/%d');-- 2020-07-20 00:00:00
get(Get get) 通过指定的rowkey读取数据。 Result[] get(List<Get> gets) 通过指定一批rowkey的方式批量读取数据。 ResultScanner getScanner(Scan scan) 获取该表的一个Scanner对象，查询相关的参数可以通
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