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准备Storm应用开发和运行环境 开发环境准备分为应用开发客户端和应用提交客户端；应用开发一般在Windows环境下进行；应用提交一般在Linux环境下进行。 准备开发环境 在进行二次开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示： 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，支持Windows
准备HDFS应用开发和运行环境 准备开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 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或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。
在Linux环境中调测Doris应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至Linux环境中运行应用。 前提条件 Linux环境已安装JDK，版本号需要和IntelliJ IDEA导出Jar包使用的JDK版本一致。 当Linux环境所在主机不是集群中的节点时，需要在
导入DWS表数据至ClickHouse ClickHouse支持CSV、JSON等格式文件的数据导入导出操作。本章节主要介绍怎么把DWS数据仓库服务中的表数据导出到CSV文件，再把CSV文件数据导入到ClickHouse表中。 前提条件 ClickHouse集群和实例状态正常。
错误码 当您调用API时，如果遇到“APIGW”开头的错误码，请参见API网关错误码进行处理。 状态码 错误码 错误信息 描述 处理措施 400 0023 Failed to obtain cluster details. 获取集群详情信息失败！ 请检查MRS集群状态、Maste
LOAD DATA 命令功能 LOAD DATA命令以CarbonData特定的数据存储类型加载原始的用户数据，这样，CarbonData可以在查询数据时提供良好的性能。 仅支持加载位于HDFS上的原始数据。 命令格式 LOAD DATA INPATH 'folder_path'
Geospatial函数 以ST_前缀开头的HetuEngine Geospatial功能支持SQL、MM规范，并符合Open Geospatial Consortium（OGC）的OpenGIS规范。因此，许多HetuEngine Geospatial功能要求或更准确地说是假设
备份ClickHouse元数据 操作场景 为了确保ClickHouse集群中的元数据安全，或者集群用户需要对ClickHouse进行重大操作（如升级或迁移等）时，需要对ClickHouse集群的元数据进行备份，从而保证系统在出现异常或未达到预期结果时可以及时进行数据恢复，将对业务的影响降到最低。
在Linux环境中调测HBase应用 操作场景 HBase应用程序支持在安装HBase客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至Linux环境中运行应用。 前提条件 已安装客户端时： 已安装HBase客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，需要
快速开发Hive JDBC应用 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下：
准备HDFS应用开发和运行环境 准备开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 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或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。
在Linux环境中调测Doris应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至Linux环境中运行应用。 前提条件 Linux环境已安装JDK，版本号需要和IntelliJ IDEA导出Jar包使用的JDK版本一致。 当Linux环境所在主机不是集群中的节点时，需要在
导入DWS表数据至ClickHouse ClickHouse支持CSV、JSON等格式文件的数据导入导出操作。本章节主要介绍怎么把DWS数据仓库服务中的表数据导出到CSV文件，再把CSV文件数据导入到ClickHouse表中。 前提条件 ClickHouse集群和实例状态正常。
操作Avro格式数据 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，本例中将数据以Avro格式存储在HBase中，并从中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Avro格式数据 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，本例中将数据以Avro格式存储在HBase中，并从中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：
在Linux环境中调测HBase应用 操作场景 HBase应用程序支持在已安装或未安装HBase客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 已安装客户端时： 已安装HBase客户端。 当客户端所在主机不是集
LOAD DATA 命令功能 LOAD DATA命令以CarbonData特定的数据存储类型加载原始的用户数据，这样，CarbonData可以在查询数据时提供良好的性能。 仅支持加载位于HDFS上的原始数据。 命令格式 LOAD DATA INPATH 'folder_path'
快速使用Flume采集节点日志 操作场景 Flume支持将采集的日志信息导入到Kafka。 前提条件 已创建开启Kerberos认证的包含Flume、Kafka等组件的流式集群。可参考购买自定义集群。 已配置网络，使日志生成节点与流集群互通。 使用Flume客户端（MRS 3.x之前版本）
准备连接HBase集群配置文件 准备集群认证用户信息 对于开启Kerberos认证的MRS集群，需提前准备具有相关组件操作权限的用户用于程序认证。 以下HBase权限配置示例供参考，在实际业务场景中可根据业务需求灵活调整。 登录FusionInsight Manager。 选择“集群
MRS集群告警处理参考 ALM-12001 审计日志转储失败 ALM-12004 OLdap资源异常 ALM-12005 OKerberos资源异常 ALM-12006 节点故障 ALM-12007 进程故障 ALM-12010 Manager主备节点间心跳中断 ALM-12011
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