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Flink应用开发简介 简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并
ClickHouse DataBase设计 业务隔离设计-各业务分库设计 在业务规划时，不同业务归属于不同数据库，便于后续对应用户关联的数据库下表、视图等数据库对象权限的分离管理和维护。 业务隔离设计-不要在system库中创建业务表 system数据库是ClickHouse默认
MapReduce基本原理 如需使用MapReduce，请确保MRS集群内已安装Hadoop服务。 MapReduce是Hadoop的核心，是Google提出的一个软件架构，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念“Map（映射）”和“Reduce（化简）”及其主要思想，均取自于函数式编程语言及矢量编程语言。
Storm应用开发流程介绍 本文档主要基于Java API进行Storm拓扑的开发。 开发流程如图1所示。 图1 拓扑开发流程 表1 Storm应用开发的流程说明 阶段 说明 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解Storm的基本概念。 准备开发环境 推荐使用Eclipse工具
Presto应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Presto应用程序开发流程 表1 Presto应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解Presto的基本概念。 Presto应用开发常用概念 准备开发和运行环境
Kafka/install_files/kafka/libs/* /opt/client/lib 准备应用程序 通过开源镜像站获取样例工程。 下载样例工程的Maven工程源码和配置文件，并在本地配置好相关开发工具，可参考通过开源镜像站获取样例工程。 根据集群版本选择对应的分支，下载并获取MRS相关样例工程。 例
ClickHouse应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如ClickHouse应用程序开发流程和表1所示。 图1 ClickHouse应用程序开发流程 表1 ClickHouse应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 准备开发环境 在进行应用开发前，需首先准备开发环境，Cl
HDFS开源增强特性 HDFS开源增强特性：文件块同分布（Colocation） 离线数据汇总统计场景中，Join是一个经常用到的计算功能，在MapReduce中的实现方式大体如下： Map任务分别将两个表文件的记录处理成（Join Key，Value），然后按照Join Key
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Impala应用开发规则 创建集群时只需指定一个Catalog和一个StoreStore 如果已经创建了两个Catalog和StateStore，Impalad角色需要指定--catalog_service_host和--state_store_host，Catalog角色需要指
删除集群 功能介绍 数据完成处理分析后或者集群运行异常无法提供服务时可删除集群服务。该接口兼容Sahara。 处于如下状态的集群不允许删除： scaling-out：扩容中 scaling-in：缩容中 starting：启动中 terminating：删除中 terminated：已删除
删除指定集群的标签 功能介绍 删除特定集群的标签。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1.1/{project_id}/clusters/{cluster_id}/tags/{key} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 cluster_id
删除数据连接 功能介绍 删除数据连接 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v2/{project_id}/data-connectors/{connector_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 connector_id 是 String
使用Spark客户端创建CarbonData表 本章节介绍创建CarbonData table、加载数据，以及查询数据的快速入门流程。该快速入门提供基于Spark Beeline客户端的操作。如果使用Spark shell，需将查询命令写在spark.sql()的括号中。 本操作
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导入并配置HBase样例工程 背景信息 获取HBase开发样例工程，将工程导入到IntelliJ IDEA开始样例学习。 前提条件 确保本地PC的时间与集群的时间差要小于5分钟，若无法确定，请联系系统管理员。集群的时间可通过FusionInsight Manager页面右下角查看。
在Linux环境中编包并运行Spark程序 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar，只需将样例工程复制到编译机器上即可。
用户创建成功后，使用该用户登录FusionInsight Manager，根据界面提示修改初始密码。 获取样例工程 通过开源镜像站获取样例工程。 下载样例工程的Maven工程源码和配置文件，并在本地配置好相关开发工具，可参考通过开源镜像站获取样例工程。 根据集群版本选择对应的分支，下载并获取MRS相关样例工程。 例
Flink应用开发简介 简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并
查询作业列表信息 功能介绍 在MRS指定集群中查询作业管理里提交的作业列表信息。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/clusters/{cluster_id}/job-executions 表1 路径参数 参数 是否必选
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