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Flink客户端使用实践 本节提供使用Flink运行wordcount作业的操作指导。 使用Flink客户端前提条件 MRS集群中已安装Flink组件。 集群正常运行，已安装集群客户端，例如安装目录为“/opt/hadoopclient”。以下操作的客户端目录只是举例，请根据实际安装目录修改。
Spark JDBCServer接口介绍 简介 JDBCServer是Hive中的HiveServer2的另外一个实现，它底层使用了Spark SQL来处理SQL语句，从而比Hive拥有更高的性能。 JDBCServer是一个JDBC接口，用户可以通过JDBC连接JDBCServ
BulkDelete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，将要删除的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkDelete接口对HBase表上这些rowKey对应的数据进行删除。 数据规划
添加Oracle数据源 本章节适用于MRS 3.5.0及之后的版本。 HetuEngine支持配置Oracle数据源实现对Oracle数据源的接入与查询功能。本章节指导用户在集群的HSConsole界面添加Oracle类型的JDBC数据源。 前提条件 数据源与HetuEngine集群节点网络互通。
ALTER TABLE 语法 name，new_name，column_name，new_column_name，table_name_*为用户自定义参数。 重命名一个表。 ALTER TABLE name RENAME TO new_name 修改表的列名，为列添加注释（可选项
HDFS基本原理 HDFS是Hadoop的分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），实现大规模数据可靠的分布式读写。HDFS针对的使用场景是数据读写具有“一次写，多次读”的特征，而数据“写”操作是顺序写，也就是在文件创建时的写入或者在现有文件
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使用Kafka Eagle对接MRS Kafka 应用场景 Kafka Eagle是一款分布式、高可用的Kafka监控软件，提供丰富的Kafka监控指标，例如：Kafka集群的Broker数、Topic数、Consumer数、Topic LogSize Top10、Topic Capacity
使用HetuEngine查询IoTDB时序数据 应用场景 IoTDB（物联网数据库）是一体化收集、存储、管理与分析物联网时序数据的软件系统。 Apache IoTDB采用轻量式架构，具有高性能和丰富的功能。IoTDB数据查询及分析包括以下两种场景： IoTDB时序数据查询 IoT
配置FlinkServer作业中使用UDF 本章节适用于MRS 3.1.2及之后的版本。 用户可以自定义一些函数，用于扩展SQL以满足个性化的需求，这类函数称为UDF。用户可以在Flink WebUI界面中上传并管理UDF jar包，然后在运行作业时调用相关UDF函数。 Flink支持以下3类自定义函数，如表1。
扩容MRS集群节点数据盘 随着业务增长，当集群节点的数据盘存储空间不足时，可以进行数据盘扩容操作。 本文为您介绍通过MRS控制台对数据盘进行扩容的相关操作。 当集群版本为MRS 3.1.0（须安装3.1.0.0.11及以上补丁）、MRS 3.1.5（须安装3.1.5.0.3及以上补丁）、MRS
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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
HBase过载调优 操作场景 当HBase业务突然出现峰值，短时间内大量请求发送到一个RegionServer/HMaster时，超过其可接受的范围，就会造成过载。过载会导致应用侧读写性能下降，HBase服务侧频繁GC，严重时会导致服务实例重启等。 当前HBase具有防过载能力，
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
查看MRS集群节点运行状态 MRS集群运行过程中，用户可以在管理控制台或者集群Manager界面中实时查看集群内各节点运行状态，及时识别资源异常问题。 前提条件 如果通过MRS管理控制台操作，需要已完成IAM用户同步（在集群详情页的“概览”页签，单击“IAM用户同步”右侧的“同步”进行IAM用户同步）。
Spark应用开发简介 Spark简介 Spark是分布式批处理框架，提供分析挖掘与迭代式内存计算能力，支持多种语言（Scala/Java/Python）的应用开发。 适用以下场景： 数据处理（Data Processing）：可以用来快速处理数据，兼具容错性和可扩展性。 迭代计算（Iterative
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：
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