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ClickHouse日志介绍 日志描述（MRS 3.2.0及之后版本） 日志路径：ClickHouse相关日志的默认存储路径为“${BIGDATA_LOG_HOME}/clickhouse”。 ClickHouse运行相关日志：“/var/log/Bigdata/clickhou
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；应用开发一般是在Windows环境下进行；应用提交一般是在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
准备MapReduce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Windows 7以上版本。 运行环境：Windows系统或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。
Superior Scheduler REST API接口介绍 功能简介 REST/HTTP是Superior Scheduler在YARN资源管理器主机和YARN资源管理网络服务端口的一部分。通常以address:port as SS_REST_SERVER.的形式指示YARN。
准备MapReduce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Windows 7以上版本。 运行环境：Windows系统或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。
Spark ThriftServer接口介绍 简介 ThriftServer是Hive中的HiveServer2的另外一个实现，它底层使用了Spark SQL来处理SQL语句，从而比Hive拥有更高的性能。 ThriftServer是一个JDBC接口，用户可以通过JDBC连接Th
批量写入Hudi表 操作场景 Hudi提供多种写入方式，具体见hoodie.datasource.write.operation配置项，这里主要介绍UPSERT、INSERT和BULK_INSERT。 INSERT（插入）： 该操作流程和UPSERT基本一致，但是不需要通过索引去
批量写入Hudi表 操作场景 Hudi提供多种写入方式，具体见hoodie.datasource.write.operation配置项，这里主要介绍UPSERT、INSERT和BULK_INSERT。 INSERT（插入）： 该操作流程和UPSERT基本一致，但是不需要通过索引去
Superior Scheduler REST API接口介绍 功能简介 REST/HTTP是Superior Scheduler在YARN资源管理器主机和YARN资源管理网络服务端口的一部分。通常以address:portasSS_REST_SERVER.的形式指示YARN。
Superior Scheduler REST API接口介绍 功能简介 REST/HTTP是Superior Scheduler在YARN资源管理器主机和YARN资源管理网络服务端口的一部分。通常以address:portasSS_REST_SERVER.的形式指示YARN。
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Hudi Clustering操作说明 什么是Clustering 即数据布局，该服务可重新组织数据以提高查询性能，也不会影响摄取速度。 Clustering架构 Hudi通过其写入客户端API提供了不同的操作，如insert/upsert/bulk_insert来将数据写入Hu
配置弹性伸缩规则 功能介绍 对弹性伸缩规则进行编辑。 在创建集群并执行作业接口中也可以创建弹性伸缩规则。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1.1/{project_id}/autoscaling-policy/{cluster_id} 表1 路径参数
的部分）。每个SQL语句的信息如下表3。 表3 SQL的常用信息 参数 描述 id SQL语句的ID status SQL语句的执行状态，有RUNNING、COMPLETED、FAILED三种 runningJobs SQL语句产生的job中，正在执行的job列表 successedJobs
Mapreduce应用开发规则 继承Mapper抽象类实现 在Mapreduce任务的Map阶段，会执行map()及setup()方法。 正确示例： public static class MapperClass extends Mapper<Object, Text, Text
流式写入Hudi表 本章节仅适用于MRS 3.3.1-LTS及之前版本。 HoodieDeltaStreamer流式写入 Hudi自带HoodieDeltaStreamer工具支持流式写入，也可以使用SparkStreaming以微批的方式写入。HoodieDeltaStreamer提供以下功能：
配置Flume加密传输 操作场景 该操作指导安装工程师在集群安装完成后，设置Flume服务（Flume角色）的服务端和客户端参数，使其可以正常工作。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 前提条件 已成功安装集群及Flume服务。 操作步骤 分别生成Flume角色服务端和客户端的证书和信任列表。
通过JDBC访问Spark SQL样例程序（Scala） 功能简介 使用自定义客户端的JDBC接口提交数据分析任务，并返回结果。 样例代码 定义SQL语句。SQL语句必须为单条语句，注意其中不能包含“;”。示例： val sqlList = new ArrayBuffer[String]
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Hudi Clustering操作说明 什么是Clustering 即数据布局，该服务可重新组织数据以提高查询性能，也不会影响摄取速度。 Clustering架构 Hudi通过其写入客户端API提供了不同的操作，如insert/upsert/bulk_insert来将数据写入Hu
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