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创建HBase表 功能简介 HBase通过org.apache.hadoop.hbase.client.Admin对象的createTable方法来创建表，并指定表名、列族名。创建表有两种方式（强烈建议采用预分Region建表方式）： 快速建表，即创建表后整张表只有一个Regio
删除HBase表 功能简介 HBase通过org.apache.hadoop.hbase.client.Admin的deleteTable方法来删除表。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“HBaseSample”类的dropTable方法中
准备HBase应用开发用户 开发用户用于运行样例工程。用户需要有HBase权限，才能运行HBase样例工程。 前提条件 MRS服务集群开启了Kerberos认证，没有开启Kerberos认证的集群忽略该步骤。 操作步骤 登录MRS Manager，请参考登录MRS Manager。
使用HBase过滤器Filter 功能简介 HBase Filter主要在Scan和Get过程中进行数据过滤，通过设置一些过滤条件来实现，如设置RowKey、列名或者列值的过滤条件。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“
接口进行读取。 使用HFS接口存储在HDFS中的数据，暂不支持备份与容灾。 操作步骤 登录MRS Manager。 单击“服务管理 > HBase > 服务配置”，“参数类别”类型选择“全部配置”，然后在左边窗口选择“HMaster > 系统”。 在“hbase.coprocessor
准备Hive应用开发用户 开发用户用于运行样例工程。用户需要有Hive权限，才能运行Hive样例工程。 前提条件 MRS服务集群开启了Kerberos认证需要执行该步骤，没有开启Kerberos认证的集群忽略该步骤。 操作步骤 登录MRS Manager，请参考登录MRS Manager。
2及之后版本默认端口为9111。详见MRS Manager管理界面“服务管理 > Hive > 服务配置”中“templeton.port”配置。 示例中的协议类型在普通集群中为“http”,安全集群为“https”。详见MRS Manager管理界面“服务管理 > Hive > 服务配置”中“templeton.protocol
准备HDFS应用开发用户 前提条件 MRS服务集群开启了Kerberos认证，没有开启Kerberos认证的集群忽略该步骤。 操作场景 开发用户用于运行样例工程。用户需要有HDFS权限，才能运行HDFS样例工程。 操作步骤 登录MRS Manager，在MRS Manager界面选择“系统设置
用户自定义JDBCServer的客户端，使用JDBC连接来进行数据表的创建、数据加载、查询和删除。 数据规划 确保以HA模式启动了JDBCServer服务，并至少有一个实例对外服务。在hdfs上创建"/home/data"目录，新增包含如下内容的文件并上传到hdfs的"/home/data"目录下。 Miranda
keytab和krb5.conf文件。 运行Spark Core（Scala和Java）样例程序。 在Spark任务运行过程中禁止重启HDFS服务或者重启所有DataNode实例，否则可能会导致任务失败，并可能导致JobHistory部分数据丢失。 运行程序时可根据需要选择运行模式：
如何使用IDEA远程调试 问题 在Spark二次开发中如何使用IDEA远程调试？ 回答 以调试SparkPi程序为例，演示如何进行IDEA的远程调试。 打开工程，在菜单栏中选择“Run > Edit Configurations”。 在弹出的配置窗口中用鼠标左键单击左上角的“+”
使用HBase二级索引读取数据 功能介绍 在具有HIndexes的用户表中，HBase使用Filter来查询数据。 代码样例 以下代码片段在com.huawei.bigdata.hbase.examples包的“HIndexExample”类的scanDataByHIndex方法中。
开发用户用于运行样例工程。在安全集群中，用户需要有HDFS、YARN、Kafka和Flink权限，才能运行Flink样例工程。 前提条件 MRS服务集群开启了Kerberos认证，没有开启Kerberos认证的集群忽略该步骤。 操作步骤 登录MRS Manager，在MRS Manager界面选择“系统设置
准备Flink应用安全认证 MRS服务集群开启了Kerberos认证需要执行以下步骤，没有开启Kerberos认证的集群忽略该步骤。 在安全集群环境下，各个组件之间的相互通信不能够简单的互通，而需要在通信之前进行相互认证，以确保通信的安全性。 用户在提交Flink应用程序时，需要
建立Kudu连接 功能简介 通过KuduClient.KuduClientBuilder(KUDU_MASTERS).build()方法创建KuduClient对象。传入的参数KUDU_MASTERS为Kudu集群的Master地址列表，如果有多个Master节点，则中间用半角逗号隔开。
创建Kudu表 功能简介 通过KuduClient.createTable(String name, Schema schema, CreateTableOptions builder)方法创建表对象，其中需要指定表的schema和分区信息。 代码样例 如下是创建表的代码片段： //
读Kudu数据 功能简介 通过KuduClient.newScannerBuilder(KuduTable table)方法生成一个KuduScanner对象，然后再通过设置谓词条件从Kudu表里过滤读取数据。 代码样例 如下是读取数据的代码片段： KuduTable table
MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 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
MapReduce作业访问多组件的应用开发示例： 以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 相关样例介绍请参见MapReduce访问多组件样例程序。 父主题： MapReduce开发指南（安全模式）
Storm样例程序开发思路 通过典型场景，可以快速学习和掌握Storm拓扑的构造和Spout/Bolt开发过程。 场景说明 一个动态单词统计系统，数据源为持续生产随机文本的逻辑单元，业务处理流程如下： 数据源持续不断地发送随机文本给文本拆分逻辑，如“apple orange apple”。
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