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sql”文件上传至客户端环境。 per-job模式：将上述文件上传到“客户端安装目录/Flink/flink”。 yarn-application模式：将上述文件上传到“客户端安装目录/Flink/flink/yarnship”。 yarn-session模式：将上述文件上传到“客户
sh”文件所在路径即可，例如“user/hueuser/shell/oozie_shell.sh”。 如果选择本地文件，则需在“选择文件”界面，单击“上传文件”，上传本地文件，文件上传成功后，选择该文件即可。 如果执行的Shell文件需要传递参数，可单击“参数+”设置参数。 传递参数的顺序需要和Shell脚本中保持一致。
input：存放用户数据文件 进入program文件夹，选择“上传文件 > 添加文件”，从本地选择1中下载的程序包，然后单击“上传”，上传完成后如图2所示。 图2 程序列表 进入input文件夹，将2中准备的数据文件上传到input文件夹，上传完成后如图3所示。 图3 数据文件列表 登录MRS
单击Flume角色 选择准备上传配置文件的节点的“Flume”角色，单击“实例配置 ”页面“flume.config.file”参数后的“上传文件”，选择“properties.properties”文件完成操作。 图6 上传文件 每个Flume实例均可以上传单独的服务端配置文件。
input：存放用户数据文件 进入program文件夹，选择“上传文件 > 添加文件”，从本地选择1中下载的程序包，然后单击“上传”，上传完成后如图2所示。 图2 程序列表 进入input文件夹，将2中准备的数据文件上传到input文件夹，上传完成后如图3所示。 图3 数据文件列表 登录MRS
单击Flume角色 选择准备上传配置文件的节点行的“Flume”角色，单击“实例配置 ”页面“flume.config.file”参数后的“上传文件”，选择“properties.properties”文件完成操作。 图6 上传文件 每个Flume实例均可以上传单独的服务端配置文件。
zip”解压，获取图3所示的样例数据。 图3 样例数据 进入“input”文件夹，单击“上传文件”，选择本地存放的Spark样例数据。 单击“上传”，上传样例数据到OBS并行文件系统。 上传步骤 7中解压后的数据至“input”文件夹下。 图4 上传样例数据 步骤3：创建作业 在MRS控制台左侧导航栏选择“现
序代码完成开发后，您可以上传Jar包至Linux环境中运行应用。 前提条件 已安装客户端时： 已安装HBase客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，需要在客户端所在节点的hosts文件中设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。 未安装HBase客户端时：
在Linux环境中调测HDFS应用 操作场景 HDFS应用程序支持在安装HDFS客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，可以上传Jar包至Linux客户端环境中运行应用。 HDFS应用程序只支持在Linux环境下运行，不支持在Windows环境下运行。 前提条件 已安装HDFS客户端。
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。
/user/developuser/myjobs/apps/spark2x/hive 将表格中的文件上传到对应目录，请参考表2。 表2 文件上传列表 初始文件路径 文件 上传目标目录 Spark客户端目录（如“/opt/client/Spark2x/spark/conf”） hive-site
rbcontext、pure-sasl、thrift包（未开启Kerberos认证的普通集群仅需安装thrift包），并上传到master节点上，例如：新建目录“/opt/hbase-examples/python”,并上传到该目录下。 decorator-4.3.2.tar.gz
py”和“insertData2kafka.sql”文件上传至客户端环境。 per-job模式：将上述文件上传到“客户端安装目录/Flink/flink”。 yarn-application模式：将上述文件和“flink-connector-kafka-实际版本号.jar”包上传到“客户端安装目录/Flink/flink/yarnship”。
在Linux环境中调测JDBC或Session应用 操作场景 IoTDB应用程序支持在安装IoTDB客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。操作以Session程序为例，JDBC程序操作与Session程序一样。 前提条件 已安装IoTDB客户端。
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。
对象存储服务”，登录OBS管理控制台。 单击“并行文件系统”，创建一个并行文件系统，并上传测试数据文件。 例如创建的文件系统名称为“mrs-demo-data”，单击系统名称，在“文件”页面中，新建一个文件夹“flink”，上传测试数据至该目录中。 则本示例的测试数据完整路径为“obs://mrs
在Linux环境中调测HBase应用 操作场景 HBase应用程序支持在已安装或未安装HBase客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 已安装客户端时： 已安装HBase客户端。 当客户端所在主机不是集
录一经上传HDFS，后续可重复使用，无需多次提交。 解决Spark和Yarn关于jetty的jar冲突。 hdfs dfs -rm -f /user/oozie/share/lib/spark/jetty-all-9.2.22.v20170606.jar 普通模式下，上传过程如果遇到“Permission
操作场景 IoTDB应用程序支持在安装了Flink客户端的Linux环境和安装了Flink WebUI的环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的环境中运行。 前提条件 集群已安装Flink组件，并且添加了FlinkServer实例。 已安装包含Flink服务的集群
py”和“insertData2kafka.sql”文件上传至客户端环境。 per-job模式：将上述文件上传到“客户端安装目录/Flink/flink”。 yarn-application模式：将上述文件和“flink-connector-kafka-实际版本号.jar”包上传到“客户端安装目录/Flink/flink/yarnship”。
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