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图1 Doris应用程序开发流程 表1 Doris应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 准备开发环境 在进行应用开发前，需首先准备开发环境，推荐使用Java语言进行开发，使用IntelliJ IDEA工具，同时完成JDK、Maven等初始配置。
概念“Map（映射）”和“Reduce（化简）”及其主要思想，均取自于函数式编程语言及矢量编程语言。 Oozie基本原理 从零开始使用Oozie OpenTSDB组件 OpenTSDB是一个基于HBase的分布式、可伸缩的时间序列数据库。
图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 准备开发环境 在进行应用开发前，需首先准备开发环境，推荐使用Java语言进行开发，使用IntelliJ IDEA工具，同时完成JDK、Maven等初始配置。
图1 Kafka客户端程序开发流程 表1 Kafka客户端开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 准备开发环境 Kafka的客户端程序当前推荐使用java语言进行开发，可使用IntelliJ IDEA工具开发。
图1 Kafka客户端程序开发流程 表1 Kafka客户端开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 准备开发环境 在进行应用开发前，需首先准备开发环境，推荐使用Java语言进行开发，使用IntelliJ IDEA工具。同时完成JDK、Maven等初始配置。
实时数据处理 实时数据处理通常用于异常检测、欺诈识别、基于规则告警、业务流程监控等场景，在数据输入系统的过程中，对数据进行处理。 例如在梯联网行业，智能电梯的数据，实时传入到MRS的流式集群中进行实时告警。 图3 梯联网行业低时延流式处理场景 该场景下MRS的优势如下所示。
重置LDAP账户密码 - LDAP用于数据管理、同步和状态检测的机机账户（cn=root,dc=hadoop,dc=com和cn=pg_search_dn,ou=Users,dc=hadoop,dc=com）。 如果被勾选，账户的密码会使用随机生成的新密码进行重置。
提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 海量结构化数据分析汇总。
ClickHouse开发接口简介 ClickHouse由C++语言开发，定位为DBMS，支持HTTP和Native TCP两种网络接口协议，支持JDBC、ODBC等多种驱动方式，推荐使用社区版本的clickhouse-jdbc来进行应用程序开发。
C API 提供HDFS文件系统的应用接口，使用C语言开发的用户可参考C接口HDFS C API接口介绍 的描述进行应用开发。 Shell 提供shell命令 HDFS Shell命令介绍 完成HDFS文件系统的基本操作。
ClickHouse开发接口简介 ClickHouse由C++语言开发，定位为DBMS，支持HTTP和Native TCP两种网络接口协议，支持JDBC、ODBC等多种驱动方式，推荐使用社区版本的clickhouse-jdbc来进行应用程序开发。
监控开关由参数“dfs.namenode.directory-items.monitor.enabled”指定，默认值为“true”，即该检测默认开启。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 14020 重要 是 告警参数 参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群名称。
上述压缩算法除LZC外，皆支持Native（基于C语言实现）实现，压缩和解压缩效率较高。建议根据业务场景优先选用具备Native实现的压缩算法。 父主题： HDFS性能调优
= client.UpdateClusterName(request) if err == nil { fmt.Printf("%+v\n", response) } else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的
提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。
如果将该参数设置为更大的值，容量检测将不那么频繁地运行。
上述压缩算法除LZC外，皆支持Native（基于C语言实现）实现，压缩和解压缩效率较高。建议根据业务场景优先选用具备Native实现的压缩算法。 父主题： HDFS性能调优
client.ShowSqlResultWithJob(request) if err == nil { fmt.Printf("%+v\n", response) } else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的
提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 海量结构化数据分析汇总。
response, err := client.CancelSql(request) if err == nil { fmt.Printf("%+v\n", response) } else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的
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