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Oozie应用开发步骤 业务分析。 可以使用客户端样例目录中Mapreduce程序对日志目录的数据进行分析、处理。 将Mapreduce程序的分析结果移动到数据分析结果目录，并将数据文件的权限设置成660。 为了满足每天分析一次的需求，需要每天重复执行一次1.a～1.b。 业务实现。
Spark从Hive读取数据再写入HBase样例程序开发思路 场景说明 假定Hive的person表存储用户当天消费的金额信息，HBase的table2表存储用户历史消费的金额信息。 现person表有记录name=1,account=100，表示用户1在当天消费金额为100元。
Spark JDBCServer接口介绍 简介 JDBCServer是Hive中的HiveServer2的另外一个实现，它底层使用了Spark SQL来处理SQL语句，从而比Hive拥有更高的性能。 JDBCServer是一个JDBC接口，用户可以通过JDBC连接JDBCServ
修改MRS集群组件运行用户密码 建议用户定期修改MRS集群组件运行用户的密码，以提升系统运维安全性。 MRS 2.x及之前版本： 如果初始密码由系统随机生成，需要直接重置密码。 修改该密码会导致已经下载的用户凭证不可用，请修改该密码后重新下载认证凭据并替换旧凭据。 MRS 3.x
管理Loader作业 操作场景 Loader页面支持创建、查看、编辑和删除作业。 本章节适用于MRS 3.x之前版本。 前提条件 已访问Loader页面，参见Loader页面介绍。 创建作业 访问Loader页面，单击“新建作业”。 在“基本信息”填写参数。 在“名称”填写一个作业的名称。
准备连接Kafka集群配置文件 应用程序开发或运行过程中，需通过集群相关配置文件信息连接MRS集群，用于验证应用程序运行。 场景一：准备本地Windows开发环境调测程序所需配置文件。 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 概览 > 更多 > 下载客户端”（MRS
使用Kafka生产消费数据 操作场景 用户可以通过MRS集群客户端完成Kafka Topic的创建、查询、删除等操作，也可以通过登录KafkaUI查看当前集群的消费信息。 前提条件 使用Kafka客户端时：已安装客户端，例如安装目录为“/opt/client”，以下操作的客户端目录只是举例，请根据实际安装目录修改。
准备Hive应用开发和运行环境 准备开发环境 Hive组件可以使用Java（JDBC和HCatalog）、Python、Python3接口进行应用开发，要准备的开发和运行环境分别如下表所示。 表1 JDBC/Hcatalog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。
调测springboot样例程序 在本地Windows环境中调测ClickHouse Springboot样例程序 编译并运行程序 在程序代码完成开发后，您可以在Windows环境中运行应用。本地和集群业务平面网络互通时，您可以直接在本地进行调测。在开发环境IntelliJ ID
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。
操作Avro格式数据 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，本例中将数据以Avro格式存储在HBase中，并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表：
准备连接Hive集群配置文件 应用程序开发或运行过程中，需通过集群相关配置文件信息连接MRS集群，配置文件通常包括集群组件信息文件，可从已创建好的MRS集群中获取相关内容。 用于程序调测或运行的节点，需要与MRS集群内节点网络互通，同时配置hosts域名信息。 场景一：准备本地W
Spark Structured Streaming样例程序开发思路 场景说明 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 数据规划 StructuredStreaming样例工
Spark JDBCServer接口介绍 简介 JDBCServer是Hive中的HiveServer2的另外一个实现，它底层使用了Spark SQL来处理SQL语句，从而比Hive拥有更高的性能。 JDBCServer是一个JDBC接口，用户可以通过JDBC连接JDBCServ
Impala Impala Impala直接对存储在HDFS、HBase或对象存储服务（OBS）中的Hadoop数据提供快速、交互式SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外，Impala还使用与Apache Hive相同的元数据，SQL语法（Hive SQL），ODBC驱动程序
Spark Structured Streaming样例程序开发思路 场景说明 在Spark应用中，通过使用StructuredStreaming调用Kafka接口来获取单词记录，然后把单词记录分类统计，得到每个单词记录数。 数据规划 StructuredStreaming样例工
备份Manager数据（MRS 2.x及之前版本） 操作场景 为了确保元数据信息安全，或者用户在对元数据功能进行重大操作（如扩容缩容、安装补丁包、升级或迁移等）前后，需要对元数据进行备份，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。元数据
操作Avro格式数据 场景说明 用户可以在Spark应用程序中以数据源的方式去使用HBase，本例中将数据以Avro格式存储在HBase中，并从中读取数据以及对读取的数据进行过滤等操作。 数据规划 在客户端执行hbase shell，进入HBase命令行，使用下面的命令创建样例代码中要使用的HBase表：
Hive WebHCat接口介绍 以下示例的IP为WebHCat的业务IP，端口为安装时设置的WebHCat HTTP端口。 除“:version”、“status”、“version”、“version/hive”、“version/hadoop”以外，其他API都需要添加user
Hive WebHCat接口介绍 以下示例的IP为WebHCat的业务IP，端口为安装时设置的WebHCat HTTP端口。 需要在安装客户端的机器上进行kinit认证操作后才可执行示例操作。 以下示例均为https协议的示例，若要使用http协议，需要执行以下操作： 将REST
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