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Impala应用开发简介 Impala直接对存储在HDFS、HBase或对象存储服务（OBS）中的Hadoop数据提供快速、交互式SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外，Impala还使用与Apache Hive相同的元数据、SQL语法（Hive SQL）、ODBC驱动程序和
Impala应用开发简介 Impala直接对存储在HDFS，HBase 或对象存储服务（OBS）中的Hadoop数据提供快速，交互式SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外，Impala还使用与Apache Hive相同的元数据，SQL语法（Hive SQL），ODBC驱动程序
手动配置Yarn任务优先级 操作场景 集群的资源竞争场景如下： 提交两个低优先级的应用Job 1和Job 2。 正在运行中的Job 1和Job 2有部分task处于running状态，但由于集群或队列资源容量有限，仍有部分task未得到资源而处于pending状态。 提交一个较高优先级的应用Job
使用Hue提交Oozie Shell作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交Shell类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流，请参考使用Hue创建工作流。 在工作流编辑页面，选择“Shell”按钮，将其拖到操作区中。 在弹出的“Shell”窗口中配置“Shell c
使用Hue提交Oozie SSH作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交SSH类型的Oozie作业。 由于有安全攻击的隐患，所以默认是无法提交SSH作业的，如果想使用SSH功能，需要手动开启。 操作步骤 开启SSH功能（若当前集群无“oozie.job.ssh.enable”参数，则跳过该操作）：
Spark Structured Streaming样例程序（Python） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：
MapReduce基本原理 如需使用MapReduce，请确保MRS集群内已安装Hadoop服务。 MapReduce是Hadoop的核心，是Google提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念“Map（映射）”和“Reduce（化简）”及其主要思想，均取自于函数式编程语言及矢量编程语言。
使用Hue提交Oozie Shell作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交Shell类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流，请参考使用Hue创建工作流。 在工作流编辑页面，选择“Shell”按钮，将其拖到操作区中。 在弹出的“Shell”窗口中配置“Shell c
使用Hue提交Oozie SSH作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交SSH类型的Oozie作业。 由于有安全攻击的隐患，所以默认是无法提交SSH作业的，如果想使用SSH功能，需要手动开启。 操作步骤 开启SSH功能（如果当前集群无“oozie.job.ssh.enable”参数，则跳过该操作）：
Storm常用参数 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 参数入口 参数入口，请参考修改集群服务配置参数。 参数说明 表1 参数说明 配置参数 说明 默认值 supervisor.slots.ports supervisor上能够运行workers的端口列表。每个worke
Spark Structured Streaming样例程序（Scala） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com
Spark Structured Streaming样例程序（Scala） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com
配置资源池的队列容量策略 添加资源池后，需要为YARN任务队列配置在此资源池中可使用资源的容量策略，队列中的任务才可以正常在这个资源池中执行。每个队列只能配置一个资源池的队列容量策略。用户可以在任何一个资源池中查看队列并配置队列容量策略。配置队列策略后，YARN任务队列与资源池形成关联关系。
使用命令行运行Loader作业 操作场景 一般情况下，用户可以手工在Loader界面管理数据导入导出作业。当用户需要通过shell脚本来更新与运行Loader作业时，必须对已安装的Loader客户端进行配置。 Loader不兼容旧版本客户端，如果重新安装集群或Loader服务，请
什么是MapReduce服务 大数据是人类进入互联网时代以来面临的一个巨大问题：社会生产生活产生的数据量越来越大，数据种类越来越多，数据产生的速度越来越快。传统的数据处理技术，比如说单机存储，关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题，Apache基金会推
创建FlinkServer作业对接JDBC 本章节适用于MRS 3.3.1及之后的版本。 操作场景 FlinkServer支持对接JDBC。本示例以安全模式FlinkServer、Kafka为例，介绍JDBC的MySQL作为Source表、Sink表以及维表的DDL定义，以及创建
Linux中安装客户端时提交Storm拓扑 操作场景 在Linux环境下可以使用storm命令行完成拓扑的提交。 前提条件 已安装Storm客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，需要在客户端所在节点的hosts文件中设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。
MRS集群版本说明 MRS集群版本类型 MRS集群版本类型分为普通版与LTS版本，不同版本集群所包含的组件内容及特性略有不同，用户可根据自身业务需求进行选择。 普通版 功能说明 普通版支持集群基础操作如配置、管理和运维等，具体可以查看用户指南。 组件介绍 除共有组件外，普通版集群
版本概述 MRS集群版本类型 MRS集群版本类型分为普通版与LTS版本，不同版本集群所包含的组件内容及特性略有不同，用户可根据自身业务需求进行选择。 普通版 功能说明 普通版支持集群基础操作如配置、管理和运维等，具体可以查看用户指南。 组件介绍 除共有组件外，普通版集群还支持Pr
Scala样例代码 功能介绍 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.spark.examples
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