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BulkDelete接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要删除的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkDelete接口对HBase表上这些rowKey对应的数据进行删除。 数据规划
k Client以及Yarn各个节点的该绝对路径上。 运行作业（以WordCount作业为例）。 用户在Flink提交作业或者运行作业时，应具有如下权限： 如果启用Ranger鉴权，当前用户必须属于hadoop组或者已在Ranger中为该用户添加“/flink”的读写权限。 如果
填写UDF名称以及描述信息后，单击“确定”。 “UDF名称”最多可添加10项，“名称”可自定义，“类名”需与上传的UDF jar文件中UDF函数全限定类名一一对应。 上传UDF jar文件后，服务器默认保留5分钟，5分钟内单击确定则完成UDF创建，超时后单击确定则创建UDF失败并弹出错误提示：本地UDF文件路径有误。
Flume基本原理 Flume是一个高可用、高可靠，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接收方（可定制）的能力。其中Flume-NG是Flume的一个分支，其特点
运行IoTDB UDF样例程序 UDF完整样例程序 可以参考IoTDB UDF样例代码章节。 操作步骤 UDF注册。 注册一个全类名为“com.xxx.bigdata.iotdb.UDTFExample”的UDF可以按如下流程进行： 将项目打成Jar包，如果使用Maven管理项目
配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置场景 本章节操作适用于MRS 3.x及之后版本。 分布式缓存在两种情况下非常有用。 滚动升级 在升级过程中，应用程序必须保持文字内容（jar文件或配置文件）不变。而这些内容并非基于当前版本的Yarn，而是要基于其提交时的版本。一般
CarbonData常见配置参数 本章节介绍CarbonData所有常用参数配置的详细信息。 carbon.properties相关参数 根据用户实际使用场景在服务端或者客户端配置CarbonData相关参数。 服务端：登录FusionInsight Manager页面，选择“集群
CarbonData常见配置参数 本章节介绍CarbonData所有配置的详细信息。 carbon.properties相关参数 根据用户实际使用场景在服务端或者客户端配置CarbonData相关参数。 服务端：登录FusionInsight Manager页面，选择“集群 > 服务
Oozie应用开发步骤 业务分析。 可以使用客户端样例目录中MapReduce程序对日志目录的数据进行分析、处理。 将MapReduce程序的分析结果移动到数据分析结果目录，并将数据文件的权限设置成660。 为了满足每天分析一次的需求，需要每天重复执行一次1.a～1.b。 业务实现。
配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置场景 本章节操作适用于MRS 3.x及之后版本。 分布式缓存在两种情况下非常有用。 滚动升级 在升级过程中，应用程序必须保持文字内容（jar文件或配置文件）不变。而这些内容并非基于当前版本的Yarn，而是要基于其提交时的版本。一般
获取MRS应用开发样例工程 MRS样例工程构建流程 MRS样例工程构建流程包括三个主要步骤： 下载样例工程的Maven工程源码和配置文件，请参见获取MRS样例工程。 配置华为镜像站中SDK的Maven镜像仓库，请参见配置华为开源镜像仓。 根据用户自身需求，构建完整的Maven工程并进行编译开发。
操作HBase数据源 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，将dataFrame写入HBase中，并从HBase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：
操作HBase数据源 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，将dataFrame写入HBase中，并从HBase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：
BulkLoad接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要插入的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkLoad接口将rdd写入HFile中。将生成的HFile导入HBase表的操作
foreachPartition接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，将要插入的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的mapPartition接口将rdd并发写入HBase表中。 数据规划
BulkLoad接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要插入的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkLoad接口将rdd写入HFile中。将生成的HFile导入HBase表的操作
BulkGet接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要获取的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkGet接口获取对HBase表上这些rowKey对应的数据。 数据规划 基于Bul
BulkGet接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要获取的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkGet接口获取对HBase表上这些rowKey对应的数据。 数据规划 基于Bul
foreachPartition接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，将要插入的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的mapPartition接口将rdd并发写入HBase表中。 数据规划
填写UDF名称以及描述信息后，单击“确定”。 “UDF名称”最多可添加10项，“名称”可自定义，“类名”需与上传的UDF jar文件中UDF函数全限定类名一一对应。 上传UDF jar文件后，服务器默认保留5分钟，5分钟内单击确定则完成UDF创建，超时后单击确定则创建UDF失败并弹出错误提示：本地UDF文件路径有误。
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