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准备本地应用开发环境 准备开发环境 在进行应用开发时，要准备的开发和运行环境如表1所示。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 开发环境：Windows系统，推荐Windows 7以上版本。 运行环境：Windows或Linux系统。 如需在本地调测程序，运行环境需要和集群业务平面网络互通。
Hive已经使用HDFS的空间大小可在Hive的监控界面查看。 检查该告警是否恢复。 是，操作结束。 否，执行2.a 对系统进行扩容。 添加节点。 检查该告警是否恢复。 是，操作结束。 否，执行3.a。 检查数据节点是否正常。 登录MRS集群详情页面，选择“告警管理”。 查看是否有“ALM-12006
T-Digest函数 概述 T-digest是存储近似百分位信息的数据草图。HetuEngine中用tdigest表示这种数据结构。T-digest可以合并，在存储时可以强转为VARBINARY，检索时再由VARBINARY转换为T-digest 函数 merge(tdigest)→tdigest
SparkStreaming批量写入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streamBulkPut接口将流数据写入HBase表中。 数据规划 在客户端执行hbase shell进入HBase命令行。 在hb
SparkStreaming批量写入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streamBulkPut接口将流数据写入HBase表中。 数据规划 在客户端执行hbase shell进入HBase命令行。 在hb
133:24002:/hbase ENABLED 如上所示，/hbase2表示数据是同步到备集群的HBase2实例。 在备集群的服务列表中，查看通过2.f获取的HBase实例健康状态是否为“良好”。 是，执行3.a。 否，执行2.h。 在告警列表中，查看是否有“ALM-19000 HBase服务不可用”告警产生。
> 创建配置”，参考如下配置计算实例。 配置“基本配置”，参数配置请参考表1。 表1 基本配置说明 参数 描述 取值样例 所属租户 实例所属租户，新建计算实例只能选择无计算实例的租户。 在“所属租户”下拉列表中选取。 实例部署超时时间(秒) 通过Yarn Service部署启动计
SparkStreaming批量写入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streamBulkPut接口将流数据写入Hbase表中。 数据规划 在客户端执行hbase shell进入HBase命令行。 在HB
educe和ZooKeeper等。 Loader作为客户端使用这些组件的某些功能，如存储数据到HDFS和HBase，从HDFS和HBase表读数据，同时Loader本身也是一个Mapreduce客户端程序，完成一些数据导入导出任务。 Loader通过MapReduce作业实现并行
参数解释： 资源计划列表。若该参数为空表示不启用资源计划。 约束限制： 当启用弹性伸缩时，资源计划与自动伸缩规则需至少配置其中一种。不能超过5条。 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 rules 否 Array of Rule objects 参数解释： 自动伸缩的规则列表。 约束限制：
参数解释： core节点支持的规格列表。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 task Array of strings 参数解释： task节点支持的规格列表。 约束限制： 不涉及 取值范围： 不涉及 默认取值： 不涉及 表10 RoleDeployMeta
Cluster类的集群对象，通过调用集群类的add方法和REST server的集群IP和端口来添加集群。 Cluster cluster = new Cluster(); cluster.add("10.10.10.10:21309"); 使用在步骤2中添加的集群初始化类“org.apache.hadoop.hbase
水平扩展能力 TaskManager支持手动水平扩展。 Flink DataStream API提供Scala和Java两种语言的开发方式，如表1所示。 表1 Flink DataStream API接口 功能 说明 Scala API 提供Scala语言的API，提供过滤、join、窗口
2); records.addAll(toBeUpdated); recordsSoFar.addAll(toBeUpdated); writeRecords = jsc.parallelize(records, 1); client.upsert(writeRecords, newCommitTime);
2); records.addAll(toBeUpdated); recordsSoFar.addAll(toBeUpdated); writeRecords = jsc.parallelize(records, 1); client.upsert(writeRecords, newCommitTime);
2); records.addAll(toBeUpdated); recordsSoFar.addAll(toBeUpdated); writeRecords = jsc.parallelize(records, 1); client.upsert(writeRecords, newCommitTime);
在客户端安装节点下创建文件目录：“/home/data”。将上述文件上传到此“/home/data”目录下。 创建Topic。 {zkQuorum}表示ZooKeeper集群信息，格式为IP:port。 $KAFKA_HOME/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper
Iceberg Iceberg原理介绍 Iceberg是一种开放的数据湖表格式，可以基于Iceberg快速地在HDFS或OBS上构建自己的数据湖存储服务。 Iceberg当前为公测阶段，若需使用需联系技术支持申请白名单开通。 当前版本Iceberg仅支持Spark引擎，如需使用其他引擎构建数据湖服务，请使用Hudi。
um]h的格式表示。其中num表示数字。 其中字母的意思如下： * y--年（一年是365天）。 * m--月（一个月是30天）。 * w--周（一周是7天）。 * d--天。 * h--小时。 可以单独使用年，月，周，天或小时，也可以将时间组合。比如，1y2d表示1年零2天或者367天。
Impala应用开发流程 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Impala应用程序开发流程 表1 Impala应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解Impala的基本概念。 Impala应用开发常用概念 准备开发和运行环境
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