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导入DWS表数据至ClickHouse ClickHouse支持CSV、JSON等格式文件的数据导入导出操作。本章节主要介绍怎么把DWS数据仓库服务中的表数据导出到CSV文件，再把CSV文件数据导入到ClickHouse表中。 前提条件 ClickHouse集群和实例状态正常。 DWS
退服和入服MRS角色实例 MRS集群支持将数据存储在不同Core节点，某个Core或Task节点出现问题时，可能导致整个集群状态显示为“异常”，用户可以在MRS指定角色实例退服，使退服的角色实例不再提供服务。 在排除故障后，可以将已退服的角色实例入服。 MRS集群支持退服、入服的角色实例包括
基于Kafka的Word Count数据流统计案例 应用场景 Kafka是一个分布式的消息发布-订阅系统。它采用独特的设计提供了类似JMS的特性，主要用于处理活跃的流式数据。 Kafka有很多适用的场景：消息队列、行为跟踪、运维数据监控、日志收集、流处理、事件溯源、持久化日志等。
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）：支持迭代计算
查询集群详情 功能介绍 查看指定集群的详细信息。该接口不兼容Sahara。 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1.1/{project_id}/cluster_infos/{cluster_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 cluster_id
Spark基本原理 Spark简介 Spark是一个开源的，并行数据处理框架，能够帮助用户简单、快速的开发大数据应用，对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。 Spark提供了一个快速的计算、写入及交互式查询的框架。相比于Hadoop，Spark拥有明显的性能优势。Spark使用
配置Kafka数据均衡工具 操作场景 该任务指导管理员根据业务需求，在客户端中执行Kafka均衡工具来均衡Kafka集群的负载，一般用于节点的退服、入服以及负载均衡的场景。 本章节内容适用于MRS 3.x及后续版本。3.x之前版本请参考均衡Kafka扩容节点后数据 前提条件 MRS
导入DWS表数据至ClickHouse ClickHouse支持CSV、JSON等格式文件的数据导入导出操作。本章节主要介绍怎么把DWS数据仓库服务中的表数据导出到CSV文件，再把CSV文件数据导入到ClickHouse表中。 前提条件 ClickHouse集群和实例状态正常。 DWS
签发Flink证书样例 将该样例代码生成generate_keystore.sh脚本，放置在Flink客户端的bin目录下。 #!/bin/bash KEYTOOL=${JAVA_HOME}/bin/keytool KEYSTOREPATH="$FLINK_HOME/conf/"
策略及授权项说明 如果您需要对您所拥有的MapReduce服务（MRS）进行精细的权限管理，您可以使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM），如果华为账号已经能满足您的要求，不需要创建独立的IAM用户，您可以跳过本章节，不影响您使用
使用Loader从SFTP服务器导入数据到HDFS/OBS 操作场景 该任务指导用户使用Loader将数据从SFTP服务器导入到HDFS/OBS。 前提条件 创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 确保用户已授权访问作业执行时操作的HDFS/OBS目录和数据。 获取
典型场景：从SFTP服务器导入数据到HDFS/OBS 操作场景 该任务指导用户使用Loader将数据从SFTP服务器导入到HDFS/OBS。 前提条件 创建或获取该任务中创建Loader作业的业务用户和密码。 确保用户已授权访问作业执行时操作的HDFS/OBS目录和数据。 获取SFTP
运行MapReduce作业 用户可将自己开发的程序提交到MRS中，执行程序并获取结果，本章节指导您如何在MRS集群中提交一个MapReduce作业。 MapReduce作业用于提交Hadoop jar程序快速并行处理大量数据，是一种分布式数据处理模式。 用户可以在MRS管理控制台在线创建一个作业并提交运行
MRS集群Manager简介 Manager概述 MRS为用户提供海量数据的管理及分析功能，快速从结构化和非结构化的海量数据中挖掘您所需要的价值数据。开源组件结构复杂，安装、配置、管理过程费时费力，使用Manager将为您提供企业级的集群的统一管理平台。 提供集群状态的监控功能，您能快速掌握服务及主机的运行状态
使用Kafka流控工具限制生产消费速度 操作场景 该任务指导用户根据业务需求，在客户端使用命令行工具kafka-configs.sh来管理Kafka集群的配置，按照不同的级别（topic级别、用户级别、客户端级别等）来限制Kafka消息生产和消费速度。 该功能仅适用于MRS 3.3.1
HBase Phoenix API接口介绍 版本关系 若使用Phoenix，需下载与当前使用MRS集群相对应的Phoenix版本，具体请参见http://phoenix.apache.org。其对应关系如表1所示： 表1 MRS与Phoenix版本对应关系一览表 MRS版本 Phoenix
通过Spark Streaming作业消费Kafka数据 应用场景 本文介绍如何使用MRS集群运行Spark Streaming作业以消费Kafka数据。 假定某个业务Kafka每1秒就会收到1个单词记录。基于业务需要，开发的Spark应用程序实现实时累加计算每个单词的记录总数的功能
创建Hive角色 操作场景 该任务指导MRS集群管理员在Manager创建并设置Hive的角色。Hive角色可设置Hive管理员权限以及Hive数据表的数据操作权限。 用户使用Hive并创建数据库需要加入hive组，不需要角色授权。用户在Hive和HDFS中对自己创建的数据库或表拥有完整权限
Storm Flux开发指引 操作场景 本章节只适用于Storm组件使用Flux框架提交和部署拓扑的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 Flux框架是Storm提供的提高拓扑部署易用性的框架。通过Flux框架，用户可以使用yaml文件来定义和部署拓扑，并且最终通过
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
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