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息”章节。 拓扑提交成功后，可以向Kafka中发送数据，观察是否有相关信息生成。 在Linux系统中进入Kafka客户端所在目录，在Kafka/kafka/bin目录下启动consumer观察数据是否生成。执行命令： ./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server
val paraTool = ParameterTool.fromArgs(args) // 构造流图，将自定义Source生成的数据写入Kafka val messageStream: DataStream[String] = env.addSource(new
地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。 操作步骤 按安装客户端时编译并运行HBase应用中的方式修改样例。 执行mvn package生成jar包，在工程目录target目录下获取，比如：hbase-examples-2.0.jar。 准备依赖的Jar包和配置文件。 在Lin
val paraTool = ParameterTool.fromArgs(args) // 构造流图，将自定义Source生成的数据写入Kafka val messageStream: DataStream[String] = env.addSource(new
将数据导入到一个Avro数据文件中。 -as-sequencefile 将数据导入到一个sequence文件中。 -as-textfile 将数据导入到一个普通文本文件中，生成该文本文件后，可以在hive中通过sql语句查询出结果。 -boundary-query <statement> 边界查询，在导入前先通过
ParameterTool paraTool = ParameterTool.fromArgs(args); // 构造流图，将自定义Source生成的数据写入Kafka DataStream<String> messageStream = env.addSource(new S
#分组方式为shuffle，无需传入参数 部署运行及结果查看 使用如下命令打包：“mvn package”。执行成功后，将会在target目录生成storm-examples-1.0.jar。 将打好的jar包，以及开发好的yaml文件及相关的properties文件拷贝至storm
ParameterTool paraTool = ParameterTool.fromArgs(args); // 构造流图，将自定义Source生成的数据写入Kafka DataStream<String> messageStream = env.addSource(new S
Projects > 样例工程名称 > Lifecycle”中，执行“clean”和“package”操作，编译完成后，在target目录下即可生成“hetu-examples-XXX.jar”文件。 上传“hetu-examples-XXX.jar”文件到Linux节点“/opt/client”目录下。
执行以下命令，切换到Kafka客户端安装目录。 cd Kafka/kafka/bin 使用kafka-delegation-tokens.sh对Token进行操作。 为用户生成Token： ./kafka-delegation-tokens.sh --create --bootstrap-server <IP1:PORT
执行以下命令，切换到Kafka客户端安装目录。 cd Kafka/kafka/bin 使用kafka-delegation-tokens.sh对Token进行操作 为用户生成Token： ./kafka-delegation-tokens.sh --create --bootstrap-server <IP1:PORT
doop/hdfs/data2/mapred/local、/hadoop/hdfs/data3/mapred/local等，不存在的目录会自动忽略。 JAVA开发时，申请资源须在finally释放 申请的HDFS资源需要在try/finally中释放，而不能只在try语句之外释放，否则会导致异常情况下的资源泄漏。
数据，并提供给map任务多条键值对进行处理，决定并行启动的map任务数目。MapReduce框架根据用户指定的OutputFormat，把生成的键值对输出为特定格式的数据。 map、reduce两个阶段都处理在<key,value>键值对上，也就是说，框架把作业的输入作为一组<key
read() .textFile(args[0]) .javaRDD(); //将每条记录的每列切割出来，生成一个Tuple JavaRDD<Tuple3<String,String,Integer>> person = data.map(new
数据，并提供给map任务多条键值对进行处理，决定并行启动的map任务数目。MapReduce框架根据用户指定的OutputFormat，把生成的键值对输出为特定格式的数据。 map、reduce两个阶段都处理在<key,value>键值对上，也就是说，框架把作业的输入作为一组<key
val paraTool = ParameterTool.fromArgs(args) // 构造流图，将自定义Source生成的数据写入Kafka val messageStream: DataStream[String] = env.addSource(new
取数据并提供给map任务多条键值对进行处理，决定并行启动的map任务数目。MapReduce框架根据用户指定的OutputFormat，把生成的键值对输出为特定格式的数据。 map、reduce两个阶段都处理在<key,value>键值对上，也就是说，框架把作业的输入作为一组<key
read() .textFile(args[0]) .javaRDD(); //将每条记录的每列切割出来，生成一个Tuple JavaRDD<Tuple3<String,String,Integer>> person = data.map(new
read() .textFile(args[0]) .javaRDD(); //将每条记录的每列切割出来，生成一个Tuple JavaRDD<Tuple3<String,String,Integer>> person = data.map(new
数据，并提供给map任务多条键值对进行处理，决定并行启动的map任务数目。MapReduce框架根据用户指定的OutputFormat，把生成的键值对输出为特定格式的数据。 map、reduce两个阶段都处理在<key,value>键值对上，也就是说，框架把作业的输入作为一组<key
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