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准备HBase应用开发和运行环境 准备开发环境 在进行二次开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows 7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。
HetuEngine日志介绍 日志描述 日志存储路径： HetuEngine的日志保存路径为“/var/log/Bigdata/hetuengine/”和“/var/log/Bigdata/audit/hetuengine/”。 日志归档规则： 日志归档规则采用FixedWind
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：
Spark Streaming对接Kafka0-10样例程序开发思路 场景说明 假定某个业务Kafka每1秒就会收到1个单词记录。 基于某些业务要求，开发的Spark应用程序实现如下功能： 实时累加计算每个单词的记录总数。 “log1.txt”示例文件： LiuYang YuanJing
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：
快速开发HDFS应用 HDFS（Hadoop Distribute FileSystem）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，非常适合大规模数据集应用。 HDFS适用于如下场景： 处理海量数据（TB或PB级别以上） 需要很高的吞吐量
成本管理 随着上云企业越来越多，企业对用云成本问题也越发重视。使用MRS时，如何进行成本管理，减轻业务负担呢？本文将从成本构成、成本分配、成本分析和成本优化四个维度介绍成本管理，帮助您通过成本管理节约成本，在保障业务快速发展的同时获得最大成本收益。 成本构成 使用MRS集群时，成本主要包括两个方面：
配置并导入Flink样例工程 操作场景 Flink针对多个场景提供样例工程，包含Java样例工程和Scala样例工程等，帮助客户快速学习Flink工程。 针对Java和Scala不同语言的工程，其导入方式相同。 以下操作步骤以导入Java样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程
MapReduce访问多组件样例代码 功能介绍 主要分为三个部分： 从HDFS原文件中抽取name信息，查询HBase、Hive相关数据，并进行数据拼接，通过类MultiComponentMapper继承Mapper抽象类实现。 获取拼接后的数据取最后一条输出到HBase、HDF
准备本地应用开发环境 准备开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，推荐Windows 7以上版本。 运行环境：Windows或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。
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：
Flink基本原理 Flink简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景
MapReduce访问多组件样例代码 功能介绍 主要分为三个部分： 从HDFS原文件中抽取name信息，查询HBase、Hive相关数据，并进行数据拼接，通过类MultiComponentMapper继承Mapper抽象类实现。 获取拼接后的数据取最后一条输出到HBase、HDF
MapReduce访问多组件样例代码 功能介绍 主要分为三个部分： 从HDFS原文件中抽取name信息，查询HBase、Hive相关数据，并进行数据拼接，通过类MultiComponentMapper继承Mapper抽象类实现。 获取拼接后的数据取最后一条输出到HBase、HDF
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：
迁移MRS集群内ClickHouse数据至其他MRS集群 本章节仅适用于MRS 3.2.0及之后版本。 操作场景 场景一：随着MRS ClickHouse业务数量的增长，原有集群的存储和计算资源已不满足业务需求，需要对集群进行拆分，将部分用户业务及数据库数据迁移到新建集群中。 场景二：MRS
MapReduce访问多组件样例代码 功能介绍 主要分为三个部分： 从HDFS原文件中抽取name信息，查询HBase、Hive相关数据，并进行数据拼接，通过类MultiComponentMapper继承Mapper抽象类实现。 获取拼接后的数据取最后一条输出到HBase、HDF
Spark Structured Streaming样例程序开发思路 场景说明 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。 数据规划 StructuredStreaming样例工
使用CDM服务迁移HBase数据至MRS集群 应用场景 本章节适用于将线下IDC机房或者公有云HBase集群中的数据（支持数据量在几十TB级别或以下的数据量级）迁移到华为云MRS服务。 本章节以通过华为云CDM服务 2.9.1.200版本进行数据迁移为例介绍。不同版本操作可能有差
Flink客户端常见命令说明 在使用Flink的Shell脚本前，首先需要执行以下操作，详细使用场景可参考Flink客户端使用实践运行wordcount作业： 安装Flink客户端，例如安装目录为“/opt/client”。 初始化环境变量。 source /opt/client/bigdata_env
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