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业务1的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有Kafka权限用户），并从Kafka组件接收数据。Kafka配置参见样例数据规划章节。 业务2的数据通过socket接收消息记录，可使用netcat命令用户输入模拟数据源。 使用Linux命令netcat -l -p <port>，启动一个简易的文本服务器。
Impala应用开发简介 Impala直接对存储在HDFS、HBase或对象存储服务（OBS）中的Hadoop数据提供快速、交互式SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外，Impala还使用与Apache Hive相同的元数据、SQL语法（Hive SQL）、ODBC驱动程序和
Impala应用开发简介 Impala直接对存储在HDFS，HBase 或对象存储服务（OBS）中的Hadoop数据提供快速，交互式SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外，Impala还使用与Apache Hive相同的元数据，SQL语法（Hive SQL），ODBC驱动程序
旦文件保存时间超过此阈值，将从回收站中永久地删除。如果回收站被清空，回收站中的所有文件将被永久删除。 配置描述 参数入口： 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS的“全部配置”页面，在搜索框中输入参数名称。 表1 参数说明 参数 描述 默认值 fs.trash.interval
数据源：业务系统产生的数据，可以是离线的文件数据，关系型数据库数据，或者实时采集的流式数据等。 大数据平台：实时OLAP的核心数据处理平台，包含离线数据加工、实时数据加工、实时OLAP等模块。 实时消息管道：用于接收实时流式数据，作为实时数据接入的统一管道，对应大数据组件MRS-Kafka。 实时流
多租户平台： 租户是MRS大数据平台的核心概念，使传统的以用户为核心的大数据平台向以多租户为核心的大数据平台转变，更好的适应现代企业多租户应用环境，如图2所示。 图2 以用户为核心的平台和以多租户为核心的平台 对于以用户为核心的大数据平台，用户直接访问并使用全部的资源和服务。 用
本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。 Flink从0.10.0版本开始提供了一套API可以将使用Storm API编写的业务平滑迁移到Flink平台上，只需要极少的改动即可完成。通过这项转换可以覆盖大部分的业务场景。 Flink支持两种方式的业务迁移： 完整迁移Storm业务：转换并运行完整的由Storm
安全模式的MRS集群统一使用Kerberos认证协议进行安全认证。Kerberos协议支持客户端与服务端进行相互认证，提高了安全性，可有效消除使用网络发送用户凭据进行模拟认证的安全风险。集群中由KrbServer服务提供Kerberos认证支持。 Kerberos用户对象 Kerberos协议中，
hannel、Sink三个模块组成，其中Source负责接收数据，Channel负责数据的传输，Sink则负责数据向下一端的发送。 图1 Flume-NG架构 表1 模块说明 名称 说明 Source Source负责接收数据或通过特殊机制产生数据，并将数据批量放到一个或多个Ch
添加自定义参数 MRS 3.2.0之前版本，单击“保存”，保存配置。单击“概览”，选择“更多 > 重启服务”，输入当前用户密码，单击“确定”，并勾选“同时重启上层服务。”，单击“确定”，重启Hive服务。 进入beeline客户端，在创建表时指定Location为OBS文件系统路径。 beeline
zk.quorum：为访问ZooKeeper quorumpeer的地址，请修改为集群部署有FusionInsight ZooKeeper服务的IP地址。 访问开源 ZooKeeper 使用“testConnectApacheZk”连接开源ZooKeeper的代码，只需要将以下代码中的“xxx
kServer和客户端三种方式对接AOM服务，将Flink监控指标上传至AOM服务。 Flink对接AOM服务前提条件 已开通应用运维管理AOM服务。 MRS集群中已安装HDFS、Yarn、Kafka和Flink服务。 包含Flink服务的客户端已安装，例如安装路径为：/opt/client
其他社区开源jar包可从各Maven公共仓库下载。 开发者能力要求 您已经对大数据领域各组件具备一定的认识。 您已经对弹性云服务器的使用方式和MRS服务开发组件有一定的了解。 您已经对Maven构建方式具备一定的认识和使用方法有一定了解。 您已经对Java语法具备一定的认识。 MRS组件应用开发流程说明
Kudu应用开发简介 Kudu简介 Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器，具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载。 支持与MapRe
huawei.bigdata.spark.examples.KafkaWordCount。 /** * 从Kafka的一个或多个主题消息。 * <checkPointDir>是Spark Streaming检查点目录。 * <brokers>是用于自举，制作人只会使用它来获取元数据
huawei.bigdata.spark.examples.SecurityKafkaWordCount。 /** *从Kafka的一个或多个主题消息。 * <checkPointDir>是Spark Streaming检查点目录。 * <brokers>是用于自举，制作人只会使用它来获取元数据
xml”文件的父目录，Flink Sink可以获取到HBase的Connection。 通过Connection判断表是否存在，如果不存在则创建表。 将接收到的数据转化成Put对象，写到HBase。 读HBase： 通过参数指定“hbase-site.xml”文件的父目录，Flink Sour
huawei.bigdata.spark.examples.KafkaWordCount。 /** * 从Kafka的一个或多个主题消息。 * <checkPointDir>是Spark Streaming检查点目录。 * <brokers>是用于自举，制作人只会使用它来获取元数据
据在不同服务器之间传递的缓冲区超时时间可以通过setBufferTimeout进行设置。 当设置“setBufferTimeout(-1)”，会等待缓冲区满之后才会刷新，使其达到最大吞吐量；当设置“setBufferTimeout(0)”时，可以最小化延迟，数据一旦接收到就会刷新
些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题，Apache基金会推出了Hadoop大数据处理的开源解决方案。Hadoop是一个开源分布式计算平台，可以充分利用集群的计算和存储能力，完成海量数据的处理。企业自行部署Hadoop系统有成本高，周期长，难运维和不灵活等问题。 针对上述问题
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