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快速使用Kafka生产消费数据 操作场景 用户可以在集群客户端完成Topic的创建、查询、删除等基本操作。可参考Kafka用户权限说明设置用户权限，然后参考使用Kafka客户端生产消费数据（MRS 3.x之前版本）进行操作。
快速使用CDL创建数据同步作业 操作场景 CDL支持多种场景的数据同步或比较任务，本章节指导用户通过开启Kerberos认证的集群的CDLService WebUI界面从PgSQL导入数据到Kafka，更多CDL作业示例请参见创建CDL作业。
快速购买集群：用户可以根据应用场景，快速购买对应配置的集群，提高了配置效率，更加方便快捷。当前支持快速购买Hadoop分析集群、HBase集群、Kafka集群、ClickHouse集群、实时分析集群。
MLlib和GraghX的详细指导请参见Spark官方网站：http://spark.apache.org/docs/2.2.2/。
场景说明 假设存在这样的业务需求： 每天需要对网站的日志文件进行离线分析，统计出网站各模块的访问频率（日志文件存放在HDFS中）。 通过客户端中模板与配置文件提交任务。 父主题： 开发Oozie配置文件
场景说明 假设存在这样的业务需求： 每天需要对网站的日志文件进行离线分析，统计出网站各模块的访问频率（日志文件存放在HDFS中）。 通过客户端中模板与配置文件提交任务。 父主题： 开发Oozie配置文件
场景说明 假设存在这样的业务需求： 每天需要对网站的日志文件进行离线分析，统计出网站各模块的访问频率（日志文件存放在HDFS中）。 通过客户端中模板与配置文件提交任务。 父主题： 开发Oozie配置文件
场景说明 假设存在这样的业务需求： 每天需要对网站的日志文件进行离线分析，统计出网站各模块的访问频率（日志文件存放在HDFS中）。 通过客户端中模板与配置文件提交任务。 父主题： 开发Oozie配置文件
确认界面是否提示“没有可快速恢复的数据，请在恢复管理界面创建恢复任务进行恢复。”。 是，备份任务未在主集群产生备份数据快照，任务结束。 否，可以创建本地快速恢复任务，执行步骤4。 元数据不支持快速恢复。 在“任务名称”填写本地快速恢复任务的名称。 在“备份配置”选择数据源。
快速使用Flume采集节点日志 操作场景 Flume支持将采集的日志信息导入到Kafka。 前提条件 已创建开启Kerberos认证的包含Flume、Kafka等组件的流式集群。可参考购买自定义集群。 已配置网络，使日志生成节点与流集群互通。
快速使用Flume采集节点日志 Flume支持将采集的日志信息导入到Kafka。 前提条件 已创建开启Kerberos认证的包含Flume、Kafka等组件的流式集群。可参考购买自定义集群。 已配置网络，使日志生成节点与流集群互通。
快速使用HBase进行离线数据分析 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。本章节提供从零开始使用HBase的操作指导，通过客户端实现创建表，往表中插入数据，修改表，读取表数据，删除表中数据以及删除表的功能。
快速使用HBase进行离线数据分析 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。本章节提供从零开始使用HBase的操作指导，通过客户端实现创建表，往表中插入数据，修改表，读取表数据，删除表中数据以及删除表的功能。
快速使用Hive进行数据分析 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供类SQL的功能对数据进行分析处理，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，适合用于数据仓库的统计分析。
快速使用Hive进行数据分析 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供类SQL的功能对数据进行分析处理，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。
Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载。 支持与MapReduce，Spark和其他Hadoop生态系统组件集成。 与Apache Impala的紧密集成，使其成为将HDFS与Apache Parquet结合使用的更好选择。
Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载 支持与MapReduce，Spark和其他Hadoop生态系统组件集成 与Apache Impala的紧密集成，使其成为将HDFS与Apache Parquet结合使用的更好选择 提供强大而灵活的一致性模型，允许您根据每个请求选择一致性要求
Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载。 支持与MapReduce，Spark和其他Hadoop生态系统组件集成。 与Apache Impala的紧密集成，使其成为将HDFS与Apache Parquet结合使用的更好选择。
本示例演示了如何通过Java API提交MapReduce作业和查询作业状态，对网站的日志文件进行离线分析。
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