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运行Flink作业 用户可将自己开发的程序提交到MRS中，执行程序并获取结果，本章节指导您如何在MRS集群中提交一个Flink作业。 Flink作业用于提交jar程序处理流式数据。 用户可以在MRS管理控制台在线创建一个作业并提交运行，也可以通过MRS集群客户端来以命令行形式提交作业。
Manager界面上看不到该客户端的相关信息。 “-c”（可选）：指定业务配置文件，该文件需要用户根据自己业务生成，具体操作可在Flume服务端中“配置工具”页面参考Flume业务配置指南章节生成，并上传到待安装客户端节点上的任一目录下。如果安装时未指定（即不配置该参数），可在安装后上传已经生成的业务配置文件properties
增加常量字段 概述 “增加常量字段”算子，用于直接生成常量字段。 输入与输出 输入：无 输出：常量字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 配置字段 配置常量字段相关信息： 输出字段名：配置字段名。 类型：配置字段类型。 时间格式：字段类型为“DAT
在Flink WebUI和Linux环境中调测Flink应用 操作场景 IoTDB应用程序支持在安装了Flink客户端的Linux环境和安装了Flink WebUI的环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的环境中运行。 前提条件 集群已安装Flink组件，并且添加了FlinkServer实例。
e，通过HBaseContext的bulkGet接口获取HBase表上这些rowKey对应的数据。 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
对请求流、展示流、点击流的数据进行关联查询。 统计结果写入kafka。 应用中监控流处理任务的状态。 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“
Manager中下载principal用户的认证凭证，样例代码中使用的用户为：super，需要修改为准备好的开发用户。 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
e，通过HBaseContext的bulkGet接口获取HBase表上这些rowKey对应的数据。 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环境中调测Spark应用。 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“$SPARK_HOME”
se，通过HBaseContext的foreachPatition接口将数据并发写入HBase中。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME”
Hive应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HiveQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HiveQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。
poitype='xyz') t2 on in_polygon_join_range_list(t1.mygeosot,t2.polygon); 空间索引工具类UDF GeoID转栅格行列号。 GeoIdToGridXy(geoId) UDF输入参数： 参数 类型 说明 geoId Long 根据GeoId计算栅格行列号。
编译并调测Flink应用 操作场景 在程序代码完成开发后，编译jar包并上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Flink客户端的运行步骤是相同的。 基于YARN集群的Flink应用程序不支持在Windows环境下运行，只支持在Linux环境下运行。
Flink常用配置参数 配置文件说明 Flink所有的配置参数都可以在客户端侧进行配置，建议用户直接修改客户端的“flink-conf.yaml”配置文件进行配置，如果通过Manager界面修改Flink服务参数，配置完成之后需要重新下载安装客户端： 配置文件路径：客户端安装路径
以数据源的方式操作HBase，将上面生成的RDD写入HBase表中. 读取HBase表中的数据，并且对其进行简单的操作。 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
以数据源的方式操作HBase，将上面生成的RDD写入HBase表中. 读取HBase表中的数据，并且对其进行简单的操作。 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环境中调测Spark应用。 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“$SPARK_HOME”
使用SparkStreaming持续读取特定端口的数据。 将读取到的Dstream通过streamBulkPut接口写入hbase表中。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME”
Hive应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下：
scala shell启动脚本 sh generate_keystore.sh - 用户调用“generate_keystore.sh”脚本工具生成“Security Cookie”、“flink.keystore”和“flink.truststore”。需要输入自定义密码（不能包含#）。
hbase.rootdir”指定在HDFS上的路径，华为云MRS集群的默认存储位置是“/hbase”文件夹下。 HBase自带的一些机制和工具命令也可以实现数据搬迁，例如通过导出Snapshots快照、Export/Import、CopyTable方式等，可以参考Apache官网相关内容。
使用SparkStreaming持续读取特定端口的数据。 将读取到的Dstream通过streamBulkPut接口写入hbase表中。 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
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