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配置远程调试信息，“右键->Debug As->Debug Configurations...”。 在弹出的页面，双击“Remote Java Application”，设置Connection Properties，其中Host为运行的NodeManager节点IP，Port端口号为8000，然后单击“Debug”。
Kafka Shell命令介绍 查看当前集群Topic列表。 shkafka-topics.sh --list --zookeeper <ZooKeeper集群IP:2181/kafka> shkafka-topics.sh --list --bootstrap-server <Kafka集群IP:21007>
配置Oozie作业执行入口 功能描述 流程任务的执行入口，每个流程任务有且仅有一个该节点。 参数解释 Start Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 to 后继action节点的名称 样例代码 <start to="mr-dataLoad"/>
name-node HDFS NameNode地址 queueName 任务处理时使用的MapReduce队列名 mapred.mapper.class Mapper类名 mapred.reducer.class Reducer类名 mapred.input.dir MapReduce处理数据的输入目录
初始化HBase配置 功能介绍 HBase通过login方法来获取配置项。包括用户登录信息、安全认证信息等配置项。 代码样例 下面代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“TestMain”类的init方法中。 private static
Kafka Shell命令介绍 查看当前集群Topic列表。 shkafka-topics.sh --list --zookeeper <ZooKeeper集群IP:2181/kafka> shkafka-topics.sh --list --bootstrap-server <Kafka集群IP:21007>
Kafka Java API介绍 Kafka相关接口同开源社区保持一致，详情请参见https://kafka.apache.org/24/documentation.html。 Producer重要接口 表1 Producer重要参数 参数 描述 备注 bootstrap.servers
配置Oozie作业执行入口 功能描述 流程任务的执行入口，每个流程任务有且仅有一个该节点。 参数解释 Start Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 to 后继action节点的名称 样例代码 <start to="mr-dataLoad"/>
name-node HDFS NameNode地址 queueName 任务处理时使用的MapReduce队列名 mapred.mapper.class Mapper类名 mapred.reducer.class Reducer类名 mapred.input.dir MapReduce处理数据的输入目录
Flink HBase样例程序开发思路 本章节适用于MRS 3.2.0及以后版本。 典型场景说明 本样例介绍通过Flink API作业读写HBase数据。 数据规划 准备HBase配置文件，通过Manager下载集群配置，获取“hbase-site.xml”文件。 开发思路 写HBase：
Flink Hudi样例程序开发思路 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 典型场景说明 本样例中Job每秒生成1条数据，将数据写入到Hudi表中，再读取并打印Hudi表中的数据。 开发思路 写Hudi： 通过一个随机生成数据类来生成数据。 将生成的数据转化为DataStream<RowData>。
ntext SparkSession spark = SparkSession .builder() .appName("CollectFemaleInfo") .config("spark.some.config.option", "some-value")
exit(-1) # 初始化SparkSession和SQLContext sc = SparkSession.builder.appName("CollectFemaleInfo").getOrCreate() sqlCtx = SQLContext(sc)
ROOT_SG1_D1_S1, TSDataType.INT64, TSEncoding.RLE, CompressionType.SNAPPY); List<String> measurements = new ArrayList<>(); measurements
ROOT_SG1_D1_S1, TSDataType.INT64, TSEncoding.RLE, CompressionType.SNAPPY); List<String> measurements = new ArrayList<>(); measurements
Exception { SparkSession spark = SparkSession .builder() .appName("CollectFemaleInfo") .config("spark.some.config.option", "some-value")
Spark Structured Streaming样例程序（Python） 功能介绍 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：
private var total = 0L // window算子的实现逻辑，即：统计window中元组的数量 override def apply(key: Tuple, window: TimeWindow, input: Iterable[SEvent], out: Collector[Long]):
Flink开启Checkpoint样例程序开发思路 场景说明 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量，并做到状态严格一致性，即：当应用出现异常并恢复后，各个算子的状态能够处于统一的状态。 数据规划 使用自定义算子每秒钟产生大约10000条数据。 产生的数据为一个四元组（L
Spark Core样例程序开发思路 场景说明 假定用户有某个周末网民网购停留时间的日志文本，基于某些业务要求，要求开发Spark应用程序实现如下功能： 统计日志文件中本周末网购停留总时间超过2个小时的女性网民信息。 周末两天的日志文件第一列为姓名，第二列为性别，第三列为本次停留时间，单位为分钟，分隔符为“
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