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HBase应用开发常用概念 过滤器 过滤器提供了非常强大的特性来帮助用户提高HBase处理表中数据的效率。用户不仅可以使用HBase中预定义好的过滤器，而且可以实现自定义的过滤器。 协处理器 允许用户执行region级的操作，并且可以使用与RDBMS中触发器类似的功能。 keytab文件
下载认证凭据 将下载的认证凭据压缩包解压缩，并将得到的文件复制到客户端节点中，例如客户端节点的“/opt/hadoopclient/Flink/flink/conf”目录下。如果是在集群外节点安装的客户端，需要将得到的文件复制到该节点的“/etc/”目录下。 将客户端安装节点的业务IP和M
中消息记录的用户名字作为关键字，对两个业务数据进行联合查询。 数据规划 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。
Kerberos服务在收到ST请求后，校验其中的TGT合法后，生成对应的应用服务的ST，再使用应用服务密钥将响应消息进行加密处理。 应用客户端收到ST响应消息后，将ST打包到发给应用服务的消息里面传输给对应的应用服务端（Application Server）。 应用服务端收到请求后，使用本端应用服务对应的密钥解析其
使用Get API读取HBase表数据 功能简介 要从表中读取一条数据，首先需要实例化该表对应的Table实例，然后创建一个Get对象。也可以为Get对象设定参数值，如列族的名称和列的名称。查询到的行数据存储在Result对象中，Result中可以存储多个Cell。 代码样例 以下代码片段在com
Hudi应用开发规范 Hudi开发规范概述 Hudi数据表设计规范 Hudi数据表管理操作规范 Spark on Hudi开发规范 Bucket调优示例
Loader算子数据处理规则 在Loader导入或导出数据的任务中，每个算子对于原始数据中NULL值、空字符串定义了不同的处理规则；在算子中无法正确处理的数据，将成为脏数据，无法导入或导出。 在转换步骤中，算子数据处理规则请参见下表。 表1 数据处理规则一览表 转换步骤 规则描述
在Linux环境中调测ClickHouse应用（MRS 3.3.0之前版本） ClickHouse应用程序也支持在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 Linux环境已安装JDK，版本号需要和IntelliJ
开发Kudu应用 Kudu应用程序开发思路 开发Kudu应用 父主题： Kudu开发指南（安全模式）
Hudi表必须配置precombine字段。 在数据同步过程中不可避免会出现数据重复写入、数据乱序问题，例如：异常数据恢复、写入程序异常重启等场景。通过设置合理precombine字段值可以保证数据的准确性，老数据不会覆盖新数据，也就是幂等写入能力。该字段可用选择的类型包括：业务表中更新时间戳、数据库的提交时间戳等
HBase数据读写示例安全认证（单集群场景） 场景说明 在安全集群环境下，各个组件之间的相互通信不能够简单地互通，而需要在通信之前进行相互认证，以确保通信的安全性。HBase应用开发需要进行ZooKeeper和Kerberos安全认证。用于ZooKeeper认证的文件为“jaas
nf.yaml”配置文件中的认证相关配置项已经配置正确，请参考配置Flink应用安全认证章节的步骤5。 安全模式下需要将客户端安装节点的业务IP地址以及Manager的浮动IP地址追加到“flink-conf.yaml”文件中的“jobmanager.web.allow-acce
使用Get API读取HBase表数据 功能简介 要从表中读取一条数据，首先需要实例化该表对应的Table实例，然后创建一个Get对象。也可以为Get对象设定参数值，如列族的名称和列的名称。查询到的行数据存储在Result对象中，Result中可以存储多个Cell。 代码样例 以下代码片段在com
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
开发Storm应用 Storm样例程序开发思路 创建Storm Spout 创建Storm Bolt 创建Storm Topology 父主题： Storm开发指南（安全模式）
开发Oozie应用 开发Oozie配置文件 Oozie样例代码说明 通过Java API提交Oozie作业 使用Oozie调度Spark2x访问HBase以及Hive 父主题： Oozie开发指南（普通模式）
开发Flink应用 Flink DataStream样例程序 Flink Kafka样例程序 Flink开启Checkpoint样例程序 Flink Job Pipeline样例程序 Flink Join样例程序 父主题： Flink开发指南（安全模式）
开发Flink应用 Flink DataStream样例程序 Flink Kafka样例程序 Flink开启Checkpoint样例程序 Flink Job Pipeline样例程序 Flink Join样例程序 Flink对接云搜索服务（CSS）样例程序 父主题： Flink开发指南（普通模式）
开发HDFS应用 HDFS样例程序开发思路 初始化HDFS 创建HDFS目录 创建HDFS文件并写入内容 追加信息到HDFS指定文件 读取HDFS指定文件内容 删除HDFS指定文件 删除HDFS指定目录 创建HDFS多线程任务 配置HDFS存储策略 配置HDFS同分布策略（Colocation）
Spark应用开发流程介绍 Spark包含Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming三个组件，其应用开发流程都是相同的。 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Spark应用程序开发流程 表1 Spark应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档
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