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通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults
_Services_Client.tar”。本章节仅以集群ID为1进行介绍，请以实际集群ID为准。 以客户端安装用户登录将要安装客户端的服务器。 进入安装包所在目录，执行如下命令解压软件包。 cd /tmp/FusionInsight-Client tar -xvf Fusion
通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults
所属租户 实例所属租户，新建计算实例只能选择无计算实例的租户。 在“所属租户”下拉列表中选取。 实例部署超时时间(秒) 通过Yarn Service部署启动计算实例的超时时间。从启动计算实例开始计时，当超过该时间后，如果计算实例仍在“创建中”或“启动中”，则该计算实例状态会显示为“
使用Python提交Flink SQL作业 获取样例工程“flink-examples/pyflink-example/pyflink-sql”中的“pyflink-sql.py”和“datagen2kafka.sql”。 参考准备本地应用开发环境将准备好的Python虚拟环境打包，获取“venv
使用Python提交Flink SQL作业 获取样例工程“flink-examples/pyflink-example/pyflink-sql”中的“pyflink-sql.py”和“datagen2kafka.sql”。 参考准备本地应用开发环境将准备好的Python虚拟环境打包，获取“venv
“UDF名称”最多可添加10项，“名称”可自定义，“类名”需与上传的UDF jar文件中UDF函数全限定类名一一对应。 上传UDF jar文件后，服务器默认保留5分钟，5分钟内单击确定则完成UDF创建，超时后单击确定则创建UDF失败并弹出错误提示：本地UDF文件路径有误。 在UDF列表中，
NameNode和DataNode之间的通信都是建立在TCP/IP的基础之上的。NameNode、DataNode、ZKFC和JournalNode能部署在运行Linux的服务器上。 图1 HA HDFS结构 图1中各模块的功能说明如表1所示。 表1 模块说明 名称 描述 NameNode 用于管理文件系统的命名空
生产者（Producer）将消息发布到Kafka主题（Topic）上，消费者（Consumer）订阅这些主题并消费这些消息。在Kafka集群上一个服务器称为一个Broker。对于每一个主题，Kafka集群保留一个用于缩放、并行化和容错性的分区（Partition）。每个分区是一个有序、不可
_Services_Client.tar”。本章节仅以集群ID为1进行介绍，请以实际集群ID为准。 以客户端安装用户登录将要安装客户端的服务器。 进入安装包所在目录，执行如下命令解压软件包。 cd /tmp/FusionInsight-Client tar -xvf Fusion
_Services_Client.tar”。本章节仅以集群ID为1进行介绍，请以实际集群ID为准。 以客户端安装用户登录将要安装客户端的服务器。 进入安装包所在目录，执行如下命令解压软件包。 cd /tmp/FusionInsight-Client tar -xvf Fusion
nProvider, simpleJdbcMapper).withTableName("GOAL").withQueryTimeoutSecs(30); WordSpout wordSpout = new WordSpout();TopologyBuilder builder
快速开发HDFS应用 HDFS（Hadoop Distribute FileSystem）是一个适合运行在通用硬件之上，具备高度容错特性，支持高吞吐量数据访问的分布式文件系统，非常适合大规模数据集应用。 HDFS适用于如下场景： 处理海量数据（TB或PB级别以上） 需要很高的吞吐量
通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults
通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults
mapreduce.TableIndexer -Dtablename.to.index=hbase_sample_table -Dindexspecs.to.add='IDX1=>info:[name->String]' -Dindexnames.to.build='IDX1' 然后用户
通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults
节点组对应的节点类型，可参考MRS集群节点类型说明。 单击节点组名称前方的，显示该节点组包含的节点，单击节点名称，使用创建集群时配置的密码或者密钥对远程登录弹性云服务器。节点参数说明请参见查看MRS集群组件监控指标。 节点数 对应节点组中包含的节点数量。 付费类型 显示购买集群时的付费类型，包含“按需计费”和“包年/包月”。
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通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults
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