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Spark部件架构如图1所示。本文档重点介绍Spark、Spark SQL和Spark Streaming应用开发指导。MLlib和GraghX的详细指导请参见Spark官方网站：http://spark.apache.org/docs/2.2.2/。 图1 Spark架构 Spark开发接口简介 Spark支持使
HDFS文件操作 Hive数据分析应用 Impala应用开发 Kafka消息发布及订阅 Kudu应用开发 MapReduce应用开发 Oozie离线分析网站日志 通过Spark分析网页停留时间 Storm动态单词统计 通过JDBC访问SparkSQL 通过Manager接口管理用户 02 购买
7运行时，使用yarn-client模式向服务端提交Spark任务。 Oracle JDK需进行安全加固，具体操作如下。 到Oracle官方网站获取与JDK版本对应的JCE（Java Cryptography Extension）文件。JCE文件解压后包含“local_policy
FlinkStreamJavaExample DataStream程序的应用开发示例。 相关业务场景介绍请参见Flink DataStream样例程序。 假定用户有某个网站周末网民网购停留时间的日志文本，另有一张网民个人信息的csv格式表，可通过Flink应用程序实现例如实时统计总计网购时间超过2个小时的女性
FlinkStreamJavaExample DataStream程序的应用开发示例。 相关业务场景介绍请参见Flink DataStream样例程序。 假定用户有某个网站周末网民网购停留时间的日志文本，另有一张网民个人信息的csv格式表，可通过Flink应用程序实现例如实时统计总计网购时间超过2个小时的女性
配置Flink对接Kafka安全认证 Flink样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka权限用户），并从Kafka组件接收数据。 确保集群安装完成，包括HDFS、Yarn、Flink和Kafka。 创建Topic。 用户使用Linux命令行
YARN开源增强特性 任务优先级调度 在原生的YARN资源调度机制中，如果先提交的MapReduce Job长时间地占据整个Hadoop集群的资源，会使得后提交的Job一直处于等待状态，直到Running中的Job执行完并释放资源。 MRS集群提供了任务优先级调度机制。此机制允许
服务端，并将Hive和其他应用程序集成起来。 Clients：包含WebUI和JDBC接口，为用户访问提供接口。 操作流程 本实践以某图书网站后台用户的点评数据为原始数据，导入Hive表后通过SQL命令筛选出最受欢迎的图书。 基本操作流程如下所示： 步骤1：创建MRS离线查询集群
MS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。 生产者（Producer）将消息发布到Kafk
使用Hive加载HDFS数据并分析图书评分情况 本实践指导使用Hive对原始数据进行导入、分析等操作，展示了如何构建弹性、低成本的离线大数据分析。以某图书网站后台用户的点评数据为原始数据，导入Hive表后通过SQL命令筛选出最受欢迎的畅销图书。 使用Hive加载OBS数据并分析企业雇员信息 本实
修改MRS集群系统域名 操作场景 每个系统用户安全使用的范围定义为“域”，不同的系统需要定义唯一的域名。FusionInsight Manager的域名在安装过程中生成，如果需要修改为特定域名，系统管理员可通过FusionInsight Manager进行配置。 修改系统域名为高
java.net.SocketPermission ":1-", "accept,listen,connect,resolve"; 允许建立到特定网站的连接和解析： permission java.net.SocketPermission ".abc.com:1-", "connect,resolve";
HBase全局二级索引样例程序开发思路 HBase支持使用全局二级索引加速条件查询，通过本样例，您可以了解如何管理及使用全局二级索引。 该样例程序仅适用于MRS 3.3.0及之后版本。 场景说明 假定用户开发一个应用程序，其中一个功能需要记录用户信息及地址，记录数据如下表： 表1
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