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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
MRS集群的节点如何安装主机安全服务？ 操作场景 MRS集群中的节点可以使用主机安全服务（Host Security Service，HSS）提供的主机管理、风险预防、入侵检测等功能，识别并管理主机中的信息资产，实时监测主机中的风险并阻止非法入侵行为，帮助企业构建服务器安全体系，降低当前服务器面临的主要安全风险。
MRS组件应用安全认证说明 Kerberos认证说明 开启了Kerberos认证的安全模式集群，进行应用开发时需要进行安全认证。使用Kerberos的系统在设计上采用“客户端/服务器”结构与AES等加密技术，并且能够进行相互认证（即客户端和服务器端均可对对方进行身份认证）。可以用
获取MRS应用开发样例工程 MRS样例工程构建流程 MRS样例工程构建流程包括三个主要步骤： 下载样例工程的Maven工程源码和配置文件，请参见获取MRS样例工程。 配置华为镜像站中SDK的Maven镜像仓库，请参见配置华为开源镜像仓。 根据用户自身需求，构建完整的Maven工程并进行编译开发。
使用DBeaver访问Phoenix 应用场景 DBeaver是一个SQL客户端和数据库管理工具。对于关系数据库，使用JDBC API通过JDBC驱动程序与数据库交互。对于其他数据库（NoSQL），使用专有数据库驱动程序。 本章节以DBeaver 6.3.5版本为例，讲解如何使用DBeaver访问MRS
Storm基本原理 Apache Storm是一个分布式、可靠、容错的实时流式数据处理的系统。在Storm中，先要设计一个用于实时计算的图状结构，称之为拓扑（topology）。这个拓扑将会被提交给集群，由集群中的主控节点（master node）分发代码，将任务分配给工作节点（worker
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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
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使用Jupyter Notebook对接MRS Spark 应用场景 在MRS服务中可以配合Jupyter Notebook使用PySpark，能够提高机器学习、数据探索和ETL应用开发效率。 本实践指导用户如何在MRS集群中配置Jupyter Notebook来使用Pyspark。
配置通过ELB访问Doris集群 Doris支持使用基于MySQL协议的客户端访问单个FE节点进行业务操作，当FE故障时，无法对外提供服务。因此，MRS服务提供了基于弹性负载均衡ELB的部署架构如图1所示。 基于ELB的部署架构，可以将用户访问流量自动均匀分发到多台后端节点，扩展
MRS Hive对接CSS服务配置说明 应用场景 利用Elasticsearch-Hadoop插件，完成Hive和CSS服务的Elasticsearch直接的数据交互，通过Hive外部表的方式，可以快速将Elasticsearch索引数据映射到Hive表中。 Elasticsearch-Hadoop
安装使用集群外客户端时，连接集群端口失败 问题 安装集群外客户端或使用集群外客户端时，有时会出现连接Spark任务端口失败的问题。 异常信息：Failed to bind SparkUi Cannot assign requested address: Service ‘sparkDriver’
MRS多租户简介 多租户概述 背景介绍： 现代企业的数据集群在向集中化和云化方向发展，企业级大数据集群需要满足： 不同用户在集群上运行不同类型的应用和作业（分析、查询、流处理等），同时存放不同类型和格式的数据。 某些类型的用户（例如银行、政府单位等）对数据安全非常关注，很难容忍将自己的数据与其他用户的放在一起。
Spark客户端使用实践 本章节提供从零开始使用Spark2x提交spark应用程序，包括Spark Core及Spark SQL。其中，Spark Core为Spark的内核模块，主要负责任务的执行，用于编写spark应用程序；Spark SQL为执行SQL的模块。 场景说明
Flink任务开发建议 高可用性下考虑提高Checkpoint保存数 Checkpoint保存数默认是1，也就是只保存最新的Checkpoint的状态文件，当进行状态恢复时，如果最新的Checkpoint文件不可用（比如HDFS文件所有副本都损坏或者其他原因），那么状态恢复就会失
Spark客户端使用实践 本章节提供从零开始使用Spark，提交Spark应用程序，包括Spark Core及Spark SQL。其中，Spark Core为Spark的内核模块，主要负责任务的执行，用于编写Spark应用程序；Spark SQL为执行SQL的模块。 场景说明 假
YARN基本原理 为了实现一个Hadoop集群的集群共享、可伸缩性和可靠性，并消除早期MapReduce框架中的JobTracker性能瓶颈，开源社区引入了统一的资源管理框架YARN。 YARN是将JobTracker的两个主要功能（资源管理和作业调度/监控）分离，主要方法是创建
数学函数和运算符 数学运算符 运算符 描述 + 加 - 减 * 乘 / 除 % 取余 数学函数 abs(x) → [same as input] 返回x的绝对值 SELECT abs(-17.4);-- 17.4 bin(bigint x) -> string 返回x的二进制格式
Flink基本原理 Flink简介 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。 Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景
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