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导入并配置Spark样例工程 操作场景 Spark针对多个场景提供样例工程，包含Java样例工程和Scala样例工程等，帮助客户快速学习Spark工程。 针对Java和Scala不同语言的工程，其导入方式相同。使用Python开发的样例工程不需要导入，直接打开Python文件（*
Spark同步HBase数据到CarbonData开发思路 场景说明 数据实时写入HBase，用于点查业务，数据每隔一段时间批量同步到CarbonData表中，用于分析型查询业务。 运行前置操作 安全模式下该样例代码需要读取两个文件（user.keytab、krb5.conf）。user
备份HBase业务数据 操作场景 为了确保HBase日常数据安全，或者系统管理员需要对HBase进行重大操作（如升级或迁移等）时，需要对HBase业务数据进行备份，从而保证系统在出现异常或未达到预期结果时可以及时进行数据恢复，将对业务的影响降到最低。 系统管理员可以通过FusionInsight
使用Flume客户端从Kafka采集日志保存到HDFS 该任务指导用户使用Flume客户端从Kafka客户端的Topic列表(test1)采集日志保存到HDFS上“/flume/test”目录下。 本配置默认集群网络环境是安全的，数据传输过程不需要启用SSL认证。如需使用加密方式
Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序开发思路 场景说明 假定Hive的person表存储用户当天消费的金额信息，HBase的table2表存储用户历史消费的金额信息。 现person表有记录name=1,account=100，表示用户1在当天消费金额为100元。
如何让不同的业务程序分别用不同的Yarn队列？ 问： 如何让不同的业务程序分别用不同的Yarn队列？ 答： 在Manager页面上创建一个新的租户，然后将不同的集群业务用户绑定至不同的租户。 操作步骤 登录FusionInsight Manager，单击“租户资源”。 在左侧租户
Flink Job Pipeline样例程序开发思路 场景说明 本样例中发布者Job自己每秒钟产生10000条数据，然后经由该job的NettySink算子向下游发送。另外两个Job作为订阅者，分别订阅一份数据。 数据规划 发布者Job使用自定义算子每秒钟产生10000条数据 数
备份ClickHouse业务数据 操作场景 为了确保ClickHouse日常用户的业务数据安全，或者集群用户需要对ClickHouse进行重大操作（如升级或迁移等），需要对ClickHouse数据进行备份，从而保证系统在出现异常或未达到预期结果时可以及时进行数据恢复，将对业务的影响降到最低。
Flink Job Pipeline样例程序开发思路 场景说明 本样例中发布者Job自己每秒钟产生10000条数据，然后经由该job的NettySink算子向下游发送。另外两个Job作为订阅者，分别订阅一份数据。 数据规划 发布者Job使用自定义算子每秒钟产生10000条数据 数
使用Flume客户端从Kafka采集日志保存到HDFS 操作场景 该任务指导用户使用Flume客户端从Kafka客户端的Topic列表(test1)采集日志保存到HDFS上“/flume/test”目录下。 本章节适用于MRS 3.x及之后版本。 本配置默认集群网络环境是安全的，
备份Hive业务数据 操作场景 为了确保Hive日常用户的业务数据安全，或者系统管理员需要对Hive进行重大操作（如升级或迁移等），需要对Hive数据进行备份，从而保证系统在出现异常或未达到预期结果时可以及时进行数据恢复，将对业务的影响降到最低。 系统管理员可以通过FusionInsight
Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序开发思路 场景说明 假定Hive的person表存储用户当天消费的金额信息，HBase的table2表存储用户历史消费的金额信息。 现person表有记录name=1,account=100，表示用户1在当天消费金额为100元。
Flink Job Pipeline样例程序开发思路 场景说明 本样例中发布者Job自己每秒钟产生10000条数据，然后经由该job的NettySink算子向下游发送。另外两个Job作为订阅者，分别订阅一份数据。 数据规划 发布者Job使用自定义算子每秒钟产生10000条数据。
Flink Job Pipeline样例程序开发思路 场景说明 本样例中发布者Job自己每秒钟产生10000条数据，然后经由该job的NettySink算子向下游发送。另外两个Job作为订阅者，分别订阅一份数据。 数据规划 发布者Job使用自定义算子每秒钟产生10000条数据。
分布式Scan HBase表 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hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的hbase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。
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
分布式Scan HBase表 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hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的hbase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。
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
BulkGet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，将要获取的数据的rowKey构造成rdd，然后通过HBaseContext的bulkGet接口获取对HBase表上这些rowKey对应的数据。 数据规划 基于Bul
ALM-38001 Kafka磁盘容量不足（2.x及以前版本） 告警解释 系统按60秒周期检测Kafka磁盘空间使用率，并把实际磁盘使用率和阈值相比较。磁盘使用率默认提供一个阈值范围。当检测到磁盘使用率高于阈值时产生该告警。 用户可通过“系统设置 > 阈值配置”修改阈值。 当Ka
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