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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“$SPARK_HOME” ）下。 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上（文件上传的路径需要和生成的jar包路径一致）。 若运行“Spark
'1000' 开发思路 查询Hive person表的数据。 根据person表数据的key值去table2表做查询。 把前两步相应的数据记录做相加操作。 把上一步骤的结果写到table2表。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。
nux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上（文件上传的路径需要和生成的jar包路径一致）。 若运行“Spark
nux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“$SPARK_HOME” ）下。 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上（文件上传的路径需要和生成的jar包路径一致）。 若运行“Spark
环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上（文件上传的路径需要和生成的jar包路径一致）。 若运行“Spark
'1000' 开发思路 查询Hive person表的数据。 根据person表数据的key值去table2表做查询。 把前两步相应的数据记录做相加操作。 把上一步骤的结果写到table2表。 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。
Manager中下载principal用户的认证凭证，样例代码中使用的用户为：sparkuser，需要修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环境中调测Spark应用。
ext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。 使用特定的规则扫描Hbase表。 打包项目 通过IDEA自带的Mav
ext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。 使用特定的规则扫描Hbase表。 打包项目 通过IDEA自带的Mav
用户可以根据作业需要，通过Flink Web UI界面上传UDF、依赖等第三方Jar包，并在SQL作业校验、运行作业时调用相关依赖。为了确保上传的Jar是安全的，Flink默认开启了沙箱功能，可参考为指定Jar包配置权限通过配置参数“flinkserver.security.policy”的值设置沙箱权限，参考关
parkResource的安装目录）。 准备好自己的jar包例如xx.jar的x86版本和TaiShan版本。将x86版本和TaiShan版本的xx.jar分别复制到当前目录的x86文件夹和TaiShan文件夹里面。 在当前目录下执行以下命令将jar包打包： zip -qDj spark-archive-2x-x86
arkResource的安装目录）。 准备好自己的jar包，例如xx.jar的x86版本和TaiShan版本。将x86版本和TaiShan版本的xx.jar分别复制到当前目录的x86文件夹和TaiShan文件夹里面。 在当前目录下执行以下命令将jar包打包： zip -qDj spark-archive-2x-x86
arkResource的安装目录）。 准备好自己的jar包，例如xx.jar的x86版本和TaiShan版本。将x86版本和TaiShan版本的xx.jar分别复制到当前目录的x86文件夹和TaiShan文件夹里面。 在当前目录下执行以下命令将jar包打包： zip -qDj spark-archive-2x-x86
parkResource的安装目录）。 准备好自己的jar包例如xx.jar的x86版本和TaiShan版本。将x86版本和TaiShan版本的xx.jar分别复制到当前目录的x86文件夹和TaiShan文件夹里面。 在当前目录下执行以下命令将jar包打包： zip -qDj spark-archive-2x-x86
txt"); // some logic // do return here } 在Hive中使用时，将UDF中用到的文件“foo.txt”上传到HDFS上，如上传到“hdfs://hacluster/tmp/foo.txt”，使用以下语句创建UDF，在UDF中就可以直接操作“foo
等所有的Yarn的Node Manager将HDFS上的Jar包、配置文件下载后，则表示AM启动成功。 AM在启动的过程中会和Yarn的RM进行交互，向RM申请需要的Task Manager Container，申请到Task Manager Container后，启动TaskManager进程。
把“/home/data”的数据加载进child表中。 查询child表中的数据。 删除child表。 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“
Storm支持拓扑在未安装Storm客户端的Linux环境中运行。 前提条件 客户端机器的时间与MRS集群的时间要保持一致，时间差要小于5分钟。 当Linux环境所在主机不是集群中的节点时，需要在节点的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。 操作步骤 准备依赖的Jar包和配置文件。
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“$SPARK_HOME” ）下。 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上（文件上传的路径需要和生成的jar包路径一致）。 若运行“Spark
rm客户端“Storm/storm-1.2.1/bin”目录，将刚打出的source.jar提交（如果在Windows上进行的打包，则需要将Windows上的source.jar上传到Linux服务器，假定上传到“/opt/jartarget”目录），执行命令：storm jar
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