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准备HDFS应用开发和运行环境 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，支持Windows7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
使用Spark客户端创建CarbonData表 本章节介绍创建CarbonData table、加载数据，以及查询数据的快速入门流程。该快速入门提供基于Spark Beeline客户端的操作。如果使用Spark shell，需将查询命令写在spark.sql()的括号中。 本操作以从
补丁基本信息说明 表1 补丁基本信息 补丁号 MRS 3.2.0-LTS.1.10 发布时间 2024-10-30 解决的问题 解决Flume后台卸载客户端后，从Flume管理的页面上无法删除该客户端实例的问题。 解决Kafka时延监控转告警（Topic数量监控、分区数量监控、请求时延监控
准备HDFS应用开发和运行环境 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，支持Windows7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对接外置自建关系型数据库 应用场景 在已有Hive数据的集群上外置元数据库后，之前的元数据表不会自动同步。因此在安装Hive之初就要确认好元数据是外置数据库还是内置到DBService，如果是外置自建数据库，则需在安装Hive时或者暂无Hive数据时将元数据外置，安装后不允许修改
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。 前提条件 MRS集群管理员已明确业务需求，并准备一个Kafka管理员用户（属于kafkaadmin组，普通模式不需要
Flink Job Pipeline增强 通常情况下，开发者会将与某一方面业务相关的逻辑代码放在一个比较大的Jar包中，这种Jar包称为Fat Jar。 Fat Jar具有以下缺点： 随着业务逻辑越来越复杂，Jar包的大小也不断增加。 协调难度增大，所有的业务开发人员都在同一套业务逻辑上开发
Storm基本原理 Apache Storm是一个分布式、可靠、容错的实时流式数据处理的系统。在Storm中，先要设计一个用于实时计算的图状结构，称之为拓扑（topology）。这个拓扑将会被提交给集群，由集群中的主控节点（master node）分发代码，将任务分配给工作节点（worker
通过Flink作业处理OBS数据 应用场景 MRS支持在大数据存储容量大、计算资源需要弹性扩展的场景下，用户将数据存储在OBS服务中，使用MRS集群仅做数据计算处理的存算分离模式。 本文将向您介绍如何在MRS集群中运行Flink作业来处理OBS中存储的数据。 方案架构 Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架
备份HDFS NameNode元数据 操作场景 为了确保NameNode日常数据安全，或者系统管理员需要对NameNode进行重大操作（如升级或迁移等），需要对NameNode数据进行备份，从而保证系统在出现异常或未达到预期结果时可以及时进行数据恢复，将对业务的影响降到最低。 系统管理员可以通过
更换HA证书 HA证书用于主备进程与高可用进程的通信过程中加密数据，实现安全通信。该任务指导用户为Manager完成主备管理节点的HA证书替换工作，以确保产品安全使用。适用于以下场景： 首次安装好集群以后，需要更换企业证书。 企业证书有效时间已过期或安全性加强，需要更换为新的证书。
配置MRS集群间互信 当不同的两个Manager系统下安全模式的集群需要互相访问对方的资源时，系统管理员可以设置互信的系统，使外部系统的用户可以在本系统中使用。 如果未配置跨集群互信，每个集群资源仅能被本集群用户访问。每个系统用户安全使用的范围定义为“域”，不同的Manager系统需要定义唯一的域名
在Linux环境中调测MapReduce应用 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以在Linux环境中运行应用。 MapReduce应用程序运行完成后，可通过如下方式查看应用程序的运行情况。 通过运行结果查看程序运行情况。 登录MapReduce WebUI查看应用程序运行情况。
在Linux环境中调测HBase应用 操作场景 HBase应用程序支持在安装HBase客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至Linux环境中运行应用。 前提条件 已安装客户端时： 已安装HBase客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，需要在客户端所在节点的
快速开发Hive HCatalog应用 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL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任务或Spark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
MRS各组件样例工程汇总 样例工程获取地址参见获取MRS应用开发样例工程，切换分支为与MRS集群相匹配的版本分支，然后下载压缩包到本地后解压，即可获取各组件对应的样例代码工程。 MRS样例代码库提供了各组件的基本功能样例工程供用户使用，当前版本各组件提供的样例工程汇总参见表1。 表
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/"
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
Hive应用开发规则 Hive JDBC驱动的加载 客户端程序以JDBC的形式连接HiveServer时，需要首先加载Hive的JDBC驱动类org.apache.hive.jdbc.HiveDriver。 故在客户端程序的开始，必须先使用当前类加载器加载该驱动类。 如果classpath
快速开发Kafka应用 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。 Kafka有如下几个特点： 高吞吐量
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