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HetuEngine样例程序开发思路 HetuEngine样例程序（Java） HetuEngine样例程序（Python3） 父主题： HetuEngine开发指南（安全模式）
HCatalog访问Hive样例程序 Python访问Hive样例程序 Python3访问Hive样例程序 父主题： Hive开发指南（普通模式）
HCatalog访问Hive样例程序 基于Python的Hive样例程序 基于Python3的Hive样例程序 父主题： Hive开发指南（安全模式）
Rest接口调用样例程序 HBase ThriftServer连接样例程序 HBase访问多个ZooKeeper样例程序 父主题： HBase开发指南（安全模式）
使用多线程Producer发送消息 使用多线程Consumer消费消息 使用KafkaStreams统计数据 父主题： Kafka开发指南（普通模式）
删除HDFS指定目录 创建HDFS多线程任务 配置HDFS存储策略 配置HDFS同分布策略（Colocation） 父主题： HDFS开发指南（普通模式）
删除HDFS指定目录 创建HDFS多线程任务 配置HDFS存储策略 配置HDFS同分布策略（Colocation） 父主题： HDFS开发指南（安全模式）
准备Hive应用开发和运行环境 准备开发环境 Hive组件可以使用JDBC/Python/Python3接口进行应用开发，要准备的开发和运行环境分别如下表所示。 表1 JDBC开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。
API样例程序 Flink读取HBase表样例程序 Flink读取Hudi表样例程序 PyFlink样例程序 父主题： Flink开发指南（普通模式）
API样例程序 Flink读取HBase表样例程序 Flink读取Hudi表样例程序 PyFlink样例程序 父主题： Flink开发指南（安全模式）
Structured Streaming的cluster模式，在数据处理过程中终止ApplicationManager，应用失败 问题 Structured Streaming的cluster模式，在数据处理过程中终止ApplicationManager，执行应用时显示如下异常。
Oozie是一个用来管理Hadoop job任务的工作流引擎，Oozie流程基于有向无环图（Directed Acyclical Graph）来定义和描述，支持多种工作流模式及流程定时触发机制。易扩展、易维护、可靠性高，与Hadoop生态系统各组件紧密结合。 Oozie流程的三种类型： Workflow
Structured Streaming的cluster模式，在数据处理过程中终止ApplicationManager，应用失败 问题 Structured Streaming的cluster模式，在数据处理过程中终止ApplicationManager，执行应用时显示如下异常。
提交Spark任务时Driver端提示运行内存超限 Yarn-cluster模式下提交Spark任务报“Can't get the Kerberos realm”异常 JDK版本不匹配导致启动spark-sql和spark-shell失败 Yarn-client模式提交Spark任务时ApplicationMaster尝试启动两次失败
调测HBase应用 在本地Windows环境中调测HBase应用 在Linux环境中调测HBase应用 父主题： HBase开发指南（普通模式）
调测Doris应用 在本地Windows环境中调测Doris应用 在Linux环境中调测Doris应用 父主题： Doris开发指南（普通模式）
开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Oozie应用程序开发流程 表1 Oozie应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解Oozie的基本概念，了解场景需求等。 Oozie应用开发常见概念 准备开发和运行环境 Oozie的应用程
Kafka有如下几个特点： 高吞吐量 消息持久化到磁盘 分布式系统易扩展 容错性好 支持online和offline场景 接口类型简介 Kafka主要提供了的API主要可分Producer API和Consumer API两大类，均提供有Java API，使用的具体接口说明请参考Kafka
Coordinator：HetuEngine服务的资源协调者，负责SQL解析和优化等事务。 Worker：负责执行任务和处理数据。 Connector：HetuEngine访问数据库的接口，HetuEngine通过Connector的驱动连接数据源，读取数据源元数据和对数据进行增删改查等操作。 Catalog：
可靠性、向后兼容性和更高的资源利用率，以及能支持除了MapReduce计算框架外的更多的计算框架。 基本概念 ResourceManager（RM） RM是一个全局的资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配。它主要由两个组件构成：调度器（Scheduler）和应用程序管理器（Applications
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