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典型场景说明 本样例中Job每秒生成1条数据，将数据写入到Hudi表中，再读取并打印Hudi表中的数据。 开发思路 写Hudi： 通过一个随机生成数据类来生成数据。 将生成的数据转化为DataStream<RowData>。 将数据写入到Hudi表中。 读Hudi： 读取Hudi表中的数据。
典型场景说明 本样例中Job每秒生成1条数据，将数据写入到Hudi表中，再读取并打印Hudi表中的数据。 开发思路 写Hudi： 通过一个随机生成数据类来生成数据。 将生成的数据转化为DataStream<RowData>。 将数据写入到Hudi表中。 读Hudi： 读取Hudi表中的数据。
Kafka是一个分布式消息系统，在此系统上用户可以做一些消息的发布和订阅操作，假定用户要开发一个Producer，让其每秒向Kafka集群某Topic发送一条消息，另外还需要实现一个Consumer，订阅该Topic，实时消费该类消息。 开发思路 使用Linux客户端创建一个Topic。
成对应服务的业务中断。 配置跨集群互信后，互信的集群中均会增加Kerberos内部用户“krbtgt/本集群域名@外部集群域名”、“krbtgt/外部集群域名@本集群域名”，用户不能删除。 针对MRS 2.x及之前版本，密码默认为“Crossrealm@123”。 MRS 3.x
使用CDL从Hudi同步数据到DWS 操作场景 本章节指导用户通过MRS 3.2.0版本开启Kerberos认证的集群的CDLService WebUI界面，从Hudi导入数据到DWS。 前提条件 集群已安装CDL、Hudi服务且运行正常。 DWS数据库需要开启前置要求，操作步骤请参考DWS数据库前置准备。
使用CDL从PgSQL同步数据到Hudi 操作场景 本章节指导用户通过MRS 3.2.0版本开启Kerberos认证的集群的CDLService WebUI界面，从PgSQL导入数据到Hudi。 前提条件 集群已安装CDL、Hudi服务且运行正常。 PgSQL数据库需要开启前置要
Kafka是一个分布式消息系统，在此系统上可以做一些消息的发布和订阅操作，假定用户要开发一个Producer，让其每秒向Kafka集群某Topic发送一条消息，另外，还需要实现一个Consumer，订阅该Topic，实时消费该类消息。 开发思路 使用Linux客户端创建一个Topic。
如果您持有多个到期日不同的MRS集群，或者您的MRS集群和其上挂载的云硬盘到期日不同，可以将到期日统一设置到一个日期，便于日常管理和续费。 图2展示了用户将两个不同时间到期的资源，同时续费一个月，并设置“统一到期日”后的效果对比。 图2 统一到期日 更多关于统一到期日的规则请参见如何设置统一到期日。
Kafka是一个分布式消息系统，在此系统上用户可以做一些消息的发布和订阅操作，假定用户要开发一个Producer，让其每秒向Kafka集群某Topic发送一条消息，另外还需要实现一个Consumer，订阅该Topic，实时消费该类消息。 开发思路 使用Linux客户端创建一个Topic。
CarbonData表操作并发语法说明 DDL和DML中的操作，执行前，需要获取对应的锁，各操作需要获取锁的情况见表1 操作获取锁一览表，√表示需要获取该锁，一个操作仅在获取到所有需要获取的锁后，才能继续执行。 任意两个操作是否可以并发执行，可以通过如下方法确定：表1两行代表两个操作，这两行没有任意
r.principal=spark2x/hadoop.<系统域名>@<系统域名>;saslQop=auth-conf;auth=KERBEROS;principal=spark2x/hadoop.<系统域名>@<系统域名>;" 执行以下命令，同时在SparkSQL和HBase中创建表。例如创建表hbaseTable。
r.principal=spark2x/hadoop.<系统域名>@<系统域名>;saslQop=auth-conf;auth=KERBEROS;principal=spark2x/hadoop.<系统域名>@<系统域名>;" 执行以下命令，同时在SparkSQL和HBase中创建表。例如创建表hbaseTable。
每个Flume的Agent可以配置多个Source、Channel、Sink模块，即一个Source将数据发送给多个Channel，再由多个Sink发送到下一个Agent或目的地。 Flume支持多个Flume配置级联，即上一个Agent的Sink将数据再发送给另一个Agent的Source。 补充说明 Flume可靠性保障措施。
Oozie Oozie简介 Oozie是一个基于工作流引擎的开源框架，它能够提供对Hadoop作业的任务调度与协调。 Oozie结构 Oozie引擎是一个Web App应用，默认集成到Tomcat中，采用pg数据库。 基于Ext提供WEB Console，该Console仅提供对
每个Flume的Agent可以配置多个Source、Channel、Sink模块，即一个Source将数据发送给多个Channel，再由多个Sink发送到下一个Agent或目的地。 Flume支持多个Flume配置级联，即上一个Agent的Sink将数据再发送给另一个Agent的Source。 补充说明 Flume可靠性保障措施。
Kafka是一个分布式消息系统，在此系统上您可以做一些消息的发布和订阅操作，假定用户要开发一个Producer，让其每秒向Kafka集群某Topic发送一条消息，另外还需要实现一个Consumer，订阅该Topic，实时消费该类消息。 开发思路 使用Linux客户端创建一个Topic。可参考Kafka
Kafka是一个分布式消息系统，在此系统上用户可以做一些消息的发布和订阅操作，假定用户要开发一个Producer，让其每秒向Kafka集群某Topic发送一条消息，另外还需要实现一个Consumer，订阅该Topic，实时消费该类消息。 开发思路 使用Linux客户端创建一个Topic。可参考Kafka
spark-shell 提供了一个简单学习API的方法，类似于交互式数据分析的工具。同时支持Scala和Python两种语言。在Spark目录下，执行./bin/spark-shell即可进入Scala交互式界面从HDFS中获取数据，再操作RDD。 示例：一行代码可以实现统计一个文件中所有单词。
本章节指导您如何在MRS集群中提交一个SparkSubmit作业。 Spark是一个开源的并行数据处理框架，能够帮助用户简单、快速的开发，统一的大数据应用，对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。 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。
spark-shell 提供了一个简单学习API的方法，类似于交互式数据分析的工具。同时支持Scala和Python两种语言。在Spark目录下，执行./bin/spark-shell即可进入Scala交互式界面从HDFS中获取数据，再操作RDD。 示例：一行代码可以实现统计一个文件中所有单词。
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