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HDFS C API接口介绍 功能简介 C语言应用开发代码样例中所涉及的文件操作主要包括创建文件、读写文件、追加文件、删除文件。完整和详细的接口请直接参考官网上的描述以了解其使用方法：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-proj
HDFS C API接口介绍 功能简介 C语言应用开发代码样例中所涉及的文件操作主要包括创建文件、读写文件、追加文件、删除文件。完整和详细的接口请直接参考官网上的描述以了解其使用方法： http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-pro
HDFS C API接口介绍 功能简介 C语言应用开发代码样例中所涉及的文件操作主要包括创建文件、读写文件、追加文件、删除文件。完整和详细的接口请直接参考官网上的描述以了解其使用方法：http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.2/hadoop-proj
HDFS C API接口介绍 功能简介 C语言应用开发代码样例中所涉及的文件操作主要包括创建文件、读写文件、追加文件、删除文件。完整和详细的接口请直接参考官网上的描述以了解其使用方法：http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-proj
HDFS C API接口介绍 功能简介 C语言应用开发代码样例中所涉及的文件操作主要包括创建文件、读写文件、追加文件、删除文件。完整和详细的接口请直接参考官网上的描述以了解其使用方法： http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.1/hadoop-pro
nsight组件的服务端安装目录查找并添加依赖包。样例工程对应的依赖包详情，请参见参考信息。 （可选）如果导入Scala语言开发的样例程序，还需要为工程设置语言。 在IDEA主页，选择“File>Project Structures...”进入“Project Structure”页面。
file location 导入完成后，IDEA主页显示导入的样例工程。 图16 已导入工程 （可选）如果导入Scala语言开发的样例程序，还需要为工程设置语言。 在IDEA主页，选择“File > Project Structures...”进入“Project Structure”页面。
通过典型场景，用户可以快速学习和掌握ClickHouse的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 开发思路 ClickHouse作为一款独立的DBMS系统，使用SQL语言就可以进行常见的操作。以下开发程序示例中，全部通过clickhouse-jdbc API接口来进行描述。 设置属性 建立连接 创建库 创建表
nsight组件的服务端安装目录查找并添加依赖包。样例工程对应的依赖包详情，请参见参考信息。 （可选）如果导入Scala语言开发的样例程序，还需要为工程设置语言。 在IDEA主页，选择“File>Project Structures...”进入“Project Structure”页面。
通过典型场景，用户可以快速学习和掌握ClickHouse的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 开发思路 ClickHouse作为一款独立的DBMS系统，使用SQL语言就可以进行常见的操作。开发程序示例中，全部通过clickhouse-jdbc API接口来进行描述。 设置属性 建立连接 创建库 创建表 插入数据
快速开发Spark应用 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，支持多种语言的应用开发。 通常适用以下场景： 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 Computation）：
file location 导入完成后，IDEA主页显示导入的样例工程。 图16 已导入工程 （可选）如果导入Scala语言开发的样例程序，还需要为工程设置语言。 在IDEA主页，选择“File>Project Structures...”进入“Project Structure”页面。
服务端安装目录查找并添加依赖包。样例工程对应的依赖包详情，请参见样例工程运行依赖包参考信息。 （可选）如果导入Scala语言开发的样例程序，还需要为工程设置语言。 在IDEA主页，选择“File>Project Structures...”进入“Project Structure”页面。
project to import 导入完成后，IDEA主页显示导入的样例工程。 图7 已导入工程 （可选）如果导入Scala语言开发的样例程序，还需要为工程设置语言。 在IDEA主页，选择“File > Project Structures...”进入“Project Structure”页面。
准备Spark本地应用开发环境 Spark2x可以使用Java/Scala/Python语言进行应用开发，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，支持Windows 7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。
含HDFS、Hive、HBase、Spark等大数据组件，专为分析海量企业数据而量身定制。 Spark提供了类似SQL的Spark SQL语言，用于对结构化数据进行操作。使用Spark SQL，可以访问不同的数据库，用户可以从这些数据库中提取数据，处理并加载到不同的数据存储中。 本实践演示如何使用MRS
准备Spark本地应用开发环境 Spark2x可以使用Java/Scala/Python语言进行应用开发，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，支持Windows 7以上版本。 运行环境：Windows系统或Linux系统。
编译并调测Flink应用 操作场景 在程序代码完成开发后，编译jar包并上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Flink客户端的运行步骤是相同的。 基于YARN集群的Flink应用程序不支持在Windows环境下运行，只支持在Linux环境下运行。
编译并调测Flink应用 操作场景 在程序代码完成开发后，建议您上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Flink客户端的运行步骤是一样的。 基于YARN集群的Flink应用程序不支持在Windows环境下运行，只支持在Linux环境下运行。
编译并调测Flink应用 操作场景 在程序代码完成开发后，编译jar包并上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Flink客户端的运行步骤是相同的。 基于YARN集群的Flink应用程序不支持在Windows环境下运行，只支持在Linux环境下运行。
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