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foreachPartition接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，将要插入的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的mapPartition接口将rdd并发写入HBase表中。 数据规划
入过的行中的Value。 MAX：保留最大值。 MIN：保留最小值。 Unique模型 在某些多维分析场景下，用户更关注的是如何保证Key的唯一性，即如何获得Primary Key唯一性约束。因此，引入了Unique数据模型。 读时合并 Unique模型的读时合并实现完全可以用A
操作HBase数据源 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，将dataFrame写入HBase中，并从HBase读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表：
操作HBase数据源 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，将dataFrame写入HBase中，并从HBase读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表：
foreachPartition接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，将要插入的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的mapPartition接口将rdd并发写入HBase表中。 数据规划
BulkLoad接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要插入的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkLoad接口将rdd写入HFile中。将生成的HFile导入HBase表的操作
BulkLoad接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将要插入的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkLoad接口将rdd写入HFile中。将生成的HFile导入HBase表的操作
Yarn节点配置调优 操作场景 合理配置大数据集群的调度器后，还可通过调节每个节点的可用内存、CPU资源及本地磁盘的配置进行性能调优。 具体包括以下配置项： 可用内存 CPU虚拟核数 物理CPU使用百分比 内存和CPU资源的协调 本地磁盘 操作步骤 如果您需要对参数配置进行调整，具体操作请参考修改集群服务配置参数。
--transformer-class com.huawei.bigdata.hudi.examples.TransformerExample // 指定如何处理数据源拉取来的数据，可根据自身业务需求做定制 --enable-hive-sync // 开启hive同步，同步hudi表到hive --continuous
如果需要拓扑支持采样消息，则还需要增加参数“topology.debug”和“topology.eventlogger.executors”。 拓扑如何处理数据是拓扑自身行为。样例拓扑随机生成字符并分隔字符串，需要查看处理情况时，请启用采样功能并参见查看Storm拓扑日志。 MRS 3.x
UI的作业开发界面添加自定义参数“over.window.interval”，且值配置为大于或等于“0”时开启窗口支持数据超期功能，创建作业可参考如何创建FlinkServer作业。该设置会对作业中的所有over窗口生效，建议对单over窗口的作业使用此功能。 SQL示例： CREATE
如上传依赖名称为“kafka”，自定义connector jar包名称为“flink-connector-kafka-customization.jar”。 参考如何创建FlinkServer作业新建SQL作业，该SQL中的“connector”需填写为对应的依赖名称，如'connector' = 'kafka'。
resource.default-parallelism”值，即可修改算子的并行度。 示例 开发FlinkServer SQL作业。 可参考如何创建FlinkServer作业在FlinkServer的SQL开发界面，开发如下SQL并单击“语义校验”： set parallelism
单击“服务管理”。 单击待操作的组件名称，进入详情页面。 在服务详情页面，单击“更多”，根据实际需要选择“重启服务”或“滚动重启服务”。 验证操作用户密码（通过Manager操作时需要）并确认操作影响后，单击“确定”进行重启。 选择滚动重启时可以根据实际需要参考表1配置相关参数。
[2,8] //若是无法识别是对ID=2的数据进行了更新。 聚合结果：[1,22],[2,8] //识别为更新操作可以得到正确结果。 对于如何识别是更新数据有三种方式： 通过状态后端解决 通过状态后端存储所有原始数据，新来的数据根据状态来判断是否是更新操作，进而通过Flink聚合回撤机制实现聚合结果数据的更新。
Yarn节点配置调优 操作场景 合理配置大数据集群的调度器后，还可通过调节每个节点的可用内存、CPU资源及本地磁盘的配置进行性能调优。 具体包括以下配置项： 可用内存 CPU虚拟核数 物理CPU使用百分比 内存和CPU资源的协调 本地磁盘 操作步骤 若您需要对参数配置进行调整，具体操作请参考修改集群服务配置参数。
mapPartition接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用mapPartition接口并行遍历HBase表。 数据规划 使用foreachPartition接口使用章节创建的HBase数据表。 开发思路 构造
BulkPut接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将构建的RDD写入HBase中。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的Hase表： create
准备连接MapReduce集群配置文件 如果需要使用访问多组件样例程序，请确保集群已安装Hive、HBase服务。 准备集群认证用户信息 对于开启Kerberos认证的MRS集群，需提前准备具有相关组件操作权限的用户，并下载认证凭据文件用于程序认证。 以下MapReduce权限配
BulkPut接口使用 场景说明 用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去使用HBase，将构建的RDD写入HBase中。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的Hase表： create
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