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进行应用开发时，需要同时准备代码的运行调测的环境，用于验证应用程序运行正常。 如果使用Linux环境调测程序，需在准备安装集群客户端的Linux节点并获取相关配置文件。 在节点中安装客户端，例如客户端安装目录为“/opt/client”。 客户端机器的时间与集群的时间要保持一致，时间差小于5分钟。
JDK，请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为Open JDK。 不同的IntelliJ IDEA不要使用相同的workspace和相同路径下的示例工程。 安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理，贯穿软件开发生命周期。 安装Scala Scala开发环境的基本配置。版本要求：2.12
producer.properties Kafka的producer端配置信息。 server.properties Kafka的服务端的配置信息。 复制解压目录下的“hosts”文件中的内容到本地hosts文件中。 在应用开发过程中，如需在本地Windows系统中调测应用程序，
若使用Open JDK，请确保IntelliJ IDEA中的JDK配置为Open JDK。 不同的IntelliJ IDEA不要使用相同的workspace和相同路径下的示例工程。 安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理，贯穿软件开发生命周期。 7-zip 用于解压“*
若用户已开启敏感操作保护（详见IAM服务的敏感操作），则输入选择的对应验证方式获取的验证码进行进行验证，避免误操作带来的风险和损失。 图4 身份验证 为关闭安全通信的集群开启安全通信 登录MRS管理控制台。 在现有集群列表中，单击待开启安全通信的集群名称。 系统跳转至该集群详情页面。
用程序结果备份到HDFS的路径，<brokers>指获取元数据的Kafka地址，<topic>指读取Kafka上的topic名称，<batchTime>指Streaming分批的处理间隔。 由于Spark Streaming Kafka的依赖包在客户端的存放路径与其他依赖包不同，
创建RDD。 以数据源的方式操作HBase，将上面生成的RDD写入HBase表中。 读取HBase表中的数据，并且对其进行简单的操作。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到S
在应用开发过程中，如需在本地Windows系统中调测应用程序，需要复制解压目录下的“hosts”文件中的内容到客户端所在节点的hosts文件中，确保本地机器能与解压目录下“hosts”文件中所列出的各主机在网络上互通。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，配置客户端网络连接，可避免执行客户端命令时出现错误。
其中配置示例如下： 如果报没有权限读写本地目录的错误，需要指定“spark.sql.streaming.checkpointLocation”参数，且用户必须具有该参数指定的目录的读、写权限。 运行Python样例代码： 运行Python样例代码时需要将打包后的Java项目的jar包添加到st
producer.properties Kafka的producer端配置信息。 server.properties Kafka的服务端的配置信息。 复制解压目录下的“hosts”文件中的内容到本地hosts文件中。 在应用开发过程中，如需在本地Windows系统中调测应用程序，
IDEA中的JDK配置为Open JDK。 不同的IntelliJ IDEA不要使用相同的workspace和相同路径下的示例工程。 安装Maven 开发环境的基本配置。用于项目管理，贯穿软件开发生命周期。 准备开发用户 参考准备MRS应用开发用户进行操作，准备用于应用开发的集群用户并授予相应权限。
其中配置示例如下： 如果报没有权限读写本地目录的错误，需要指定“spark.sql.streaming.checkpointLocation”参数，且用户必须具有该参数指定的目录的读、写权限。 运行Python样例代码： 运行Python样例代码时需要将打包后的Java项目的jar包添加到st
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。 登录客户端所在节
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，其特点是明显简单，体积更小，更容易部署，其最基本的架构如下图所示：
2.1.0支持的组件信息如下： 分析集群包含的组件有：Presto,Hadoop,Spark,HBase,Hive,Hue,Loader,Tez,Flink,Impala,Kudu 流式集群包含的组件有：Kafka,Storm,Flume MRS 1.9.2支持的组件信息如下： 分析集群包含的组件有：Presto
格、特殊字符5种类型字符中的4种。支持的特殊字符为~`!?,.;-_'(){}[]/<>@#$%^&*+|\=。 不可和用户名相同或用户名的倒序字符相同。 不可以为常见的易破解密码。 不可与最近N次使用过的密码相同，N为密码策略配置中“重复使用规则”的值。 单击“确定”完成密码修
SparkSQL天然与Hive集成，无需考虑元数据问题。该条建议针对的是通过Spark Datasource API或者Flin写Hudi表的场景，通过这两种方式写Hudi时需要增加向Hive同步元数据的配置项；该配置的目的是将Hudi表的元数据统一托管到Hive元数据服务中，为后续的跨引擎操作数据以及数据管理提供便利。
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。 登录客户端所在节
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。 登录Oozie客
行部署，且无需依赖安装中复制的静态版本。因此，可以在HDFS中存放多版本的Hadoop，并通过配置“mapred-site.xml”文件指定任务默认使用的版本。只需设置适当的配置属性，用户就可以运行不同版本的MapReduce，而无需使用部署在集群中的版本。 图1 具有多个版本N
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