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调测HBase Phoenix样例程序 HBase支持通过Phoenix调用JDBC接口来访问HBase服务。调测HBase Phoenix样例程序，默认集群已完成HBase对接Phoenix服务，具体对接步骤详情请参考HBase配置Phoenix。 在Windows中运行并调测程序
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文件导入HBase表的操作采用如下格式的命令
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
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BulkPut
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
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
mapPartitions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，使用mapPartition接口并行遍历HBase表。 数据规划 使用foreachPartition接口使用章节创建的HBase数据表。 开发思路 构造需要遍历的
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
配置ClickHouse通过Kerberos认证对接Kafka 本章节适用于MRS 3.3.0-LTS及之后版本。 操作场景 本章节介绍ClickHouse通过Kerberos认证的方式连接Kafka，消费Kafka的数据。 前提条件 已创建Kafka集群，且为安全模式（开启Kerberos
配置ClickHouse通过用户密码对接Kafka 本章节适用于MRS 3.3.0-LTS及之后版本。 操作场景 本章节主要介绍ClickHouse通过用户名和密码的方式连接Kafka，消费Kafka的数据。 前提条件 已创建Kafka集群，且为安全模式（开启Kerberos认证）
常用参数 概述 本节介绍Spark使用过程中的常用配置项。以特性为基础划分子章节，以便用户快速搜索到相应的配置项。如果用户使用MRS集群，本节介绍的参数大部分已经适配好，用户无需再进行配置。少数需要用户根据实际场景配置的参数，请参见快速配置参数。 配置Stage失败重试次数 Spark
mapPartitions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，使用mapPartition接口并行遍历HBase表。 数据规划 使用foreachPartition接口使用章节创建的HBase数据表。 开发思路 构造需要遍历的
导入并配置Flink样例工程 操作场景 Flink针对多个场景提供样例工程，包含Java样例工程和Scala样例工程等，帮助客户快速学习Flink工程。 针对Java和Scala不同语言的工程，其导入方式相同。 以下操作步骤以导入Java样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程
Spark常用配置参数 概述 本节介绍Spark使用过程中的常用配置项。以特性为基础划分子章节，以便用户快速搜索到相应的配置项。如果用户使用MRS集群，本节介绍的参数大部分已经适配好，用户无需再进行配置。少数需要用户根据实际场景配置的参数，请参见快速配置Spark参数。 配置Stage
MapReduce访问多组件样例代码 功能介绍 主要分为三个部分： 从HDFS原文件中抽取name信息，查询HBase、Hive相关数据，并进行数据拼接，通过类MultiComponentMapper继承Mapper抽象类实现。 获取拼接后的数据取最后一条输出到HBase、HDFS
Spark应用开发建议 RDD多次使用时，建议将RDD持久化 RDD在默认情况下的存储级别是StorageLevel.NONE，即既不存磁盘也不放在内存中，如果某个RDD需要多次使用，可以考虑将该RDD持久化，方法如下： 调用spark.RDD中的cache()、persist()
准备本地应用开发环境 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，推荐Windows 7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
MapReduce访问多组件样例代码 功能介绍 主要分为三个部分： 从HDFS原文件中抽取name信息，查询HBase、Hive相关数据，并进行数据拼接，通过类MultiComponentMapper继承Mapper抽象类实现。 获取拼接后的数据取最后一条输出到HBase、HDFS
Flink任务开发建议 高可用性下考虑提高Checkpoint保存数 Checkpoint保存数默认是1，也就是只保存最新的Checkpoint的状态文件，当进行状态恢复时，如果最新的Checkpoint文件不可用（比如HDFS文件所有副本都损坏或者其他原因），那么状态恢复就会失败
Flink客户端使用实践 本节提供使用Flink运行wordcount作业的操作指导。 前提条件 MRS集群中已安装Flink组件。 集群正常运行，已安装集群客户端，例如安装目录为“/opt/hadoopclient”。以下操作的客户端目录只是举例，请根据实际安装目录修改。 使用Flink
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