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应用示例 创建MRS集群 扩容集群 缩容集群 新增作业 终止作业 删除集群
快速开发HDFS应用 HDFS（Hadoop Distribute FileSystem）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，非常适合大规模数据集应用。 HDFS适用于如下场景： 处理海量数据（TB或PB级别以上） 需要很高的吞吐量
Streaming对接Kafka0-10样例程序 Spark Structured Streaming样例程序 Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序 Spark Structured Streaming状态操作样例程序 Spark同步HBase数据到CarbonData样例程序
Streaming对接Kafka0-10样例程序 Spark Structured Streaming样例程序 Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序 Spark Structured Streaming状态操作样例程序 Spark同时访问两个HBase样例程序
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HDFS应用开发规则 HDFS NameNode元数据存储路径 NameNode元数据信息的默认存储路径为“${BIGDATA_DATA_HOME}/namenode/data”，该参数用于确定HDFS文件系统的元数据信息的保存路径。 HDFS需要开启NameNode镜像备份 NameNode的镜像备份参数为“fs
> Project Structures...”进入“Project Structure”页面。 在“Project Structure”页面，选择“Artifacts”，单击“+”并选择“JAR > Empty”。 图2 添加Artifacts 根据实际情况设置Jar包的名称、类
开发Spark应用 Spark Core程序 Spark SQL程序 Spark Streaming程序 通过JDBC访问Spark SQL的程序 Spark on HBase程序 从HBase读取数据再写入HBase 从Hive读取数据再写入HBase Streaming从Kafka读取数据再写入HBase
Oozie应用开发应用开发简介 Oozie简介 Oozie是一个用来管理Hadoop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。
快速开发Kafka应用 Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。 Kafka有如下几个特点： 高吞吐量
在Linux环境中调测HDFS应用 操作场景 HDFS应用程序支持在Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，可以上传Jar包至准备好的Linux环境中运行。 HDFS应用程序运行完成后，可直接通过运行结果查看应用程序运行情况，也可以通过HDFS日志获取应用运行情况。 前提条件
HDFS应用开发建议 HDFS的读写文件注意点 HDFS不支持随机读和写。 HDFS追加文件内容只能在文件末尾添加，不能随机添加。 只有存储在HDFS文件系统中的数据才支持append，edit.log以及数据元文件不支持Append。Append追加文件时，需要将“hdfs-site
编译并运行HBase应用 在程序代码完成开发后，您可以在Windows开发环境中运行应用。 操作步骤 在windows下使用REST API操作HBase集群时，JDK版本需为jdk1.8.0_60及以上版本。从集群环境中获取jdk的cacerts文件，并复制“/opt/Bigd
printStackTrace(); } return table; } } /** * <写数据> * <这里未涉及到多线程多Table实例在设计模式上的优化.这里采用同步方法， * 主要是是考虑到同一个Table是非线程安全的.通常，建议一个Table实例，在同一 * 时间只能被用在一个写数据的线程中>
在Linux环境中调测HDFS应用 操作场景 HDFS应用程序支持在Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，可以上传Jar包至准备好的Linux环境中运行。 HDFS应用程序运行完成后，可直接通过运行结果查看应用程序运行情况，也可以通过HDFS日志获取应用运行情况。 前提条件
编译并调测Flink应用 操作场景 在程序代码完成开发后，编译jar包并上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Flink客户端的运行步骤是相同的。 基于YARN集群的Flink应用程序不支持在Windows环境下运行，只支持在Linux环境下运行。
分布式模式下，应注意Driver和Executor之间的参数传递 在Spark编程时，总是有一些代码逻辑中需要根据输入参数来判断，这种时候往往会使用这种方式，将参数设置为全局变量，先给定一个空值（null），在main函数中，实例化SparkContext对象之前对这个变量赋值。然而，在分布式模式下，执行程序的jar
lib/hadoop-streaming-*.jar /apps/templeton/ 其中/apps/templeton/需要根据不同的实例进行修改，默认实例使用/apps/templeton/，Hive1实例使用/apps1/templeton/，以此类推。 避免对同一张表同时进行读写操作
调测OpenTSDB应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以在Windows开发环境中运行应用。 操作步骤 在Windows上配置集群的IP与主机名映射关系。登录集群后台，执行命令cat /etc/hosts后，把hosts文件中的IP与主机名映射关系拷贝到“C:\Windo
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