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HBase应用开发流程 本文档主要基于Java API对HBase进行应用开发。 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 HBase应用程序开发流程 表1 HBase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
用户可登录FusionInsight Manager，选择“系统 > 权限 > 域和互信”，查看“本端域”参数，即为当前系统域名。 父主题： 配置Kafka应用安全认证
MapReduce作业信息无法通过ResourceManager Web UI页面的Tracking URL打开 问题 MapReduce JobHistoryServer服务地址变更后，为什么运行完的MapReduce作业无法通过ResourceManager Web UI页面打开？
Hive应用开发流程 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Hive应用程序开发流程 表1 Hive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 IDEA工具，同时完成JDK、Maven等初始配置。
OpenTSDB HTTP API接口介绍 OpenTSDB提供了基于HTTP或HTTPS的应用程序接口。请求方式是通过向资源对应的路径发送标准的HTTP请求，请求包含GET、POST方法。它的接口与开源OpenTSDB保持一致，请参见https://opentsdb.net/d
和授权tokens，避免认证过期。示例如下： spark-shell --principal spark2x/hadoop.<系统域名>@<系统域名> --keytab ${BIGDATA_HOME}/FusionInsight_Spark2x_8.1.0.1/install/F
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
理。 应用客户端收到ST响应消息后，将ST打包到发给应用服务的消息里面传输给对应的应用服务端（Application Server）。 应用服务端收到请求后，使用本端应用服务对应的密钥解析其中的ST，并校验成功后，本次请求合法通过。 安全认证基本概念 本文以HDFS组件应用的安全
配置Windows通过EIP访问普通模式集群Kafka 操作场景 该章节通过指导用户配置集群绑定EIP，并配置Kafka文件的方法，方便用户可以在本地对样例文件进行编译。 操作步骤 为集群的每个节点申请弹性公网IP，并将本地Windows的hosts文件添加所有节点的公网IP对应
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
配置Spark应用安全认证 场景说明 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。 用户在开发Spark应用程序时，某些场景下，需要Spark与Hadoop、HBase等之间进行通信。那么Spark应用程序中需要写入
场景说明 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样例工程的数据存储在Kafka组件中。向Kafka组件发送数据（需要有kafka权限用户）。
和授权tokens，避免认证过期。示例如下： spark-shell --principal spark2x/hadoop.<系统域名>@<系统域名> --keytab ${BIGDATA_HOME}/FusionInsight_Spark2x_8.1.0.1/install/F
在Linux环境中查看Spark程序调测结果 操作场景 Spark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。 通过运行结果数据查看应用程序运行情况。 登录Spark WebUI查看应用程序运行情况。 通过Spark日志获取应用程序运行情况。 操作步骤 查看Spark应用运行结果数据。 结果数据存储路
客户端机器必须安装有setuptools，版本为47.3.1。可在https://pypi.org/project/setuptools/#files下载相应的安装包。 将下载的setuptools压缩文件复制到客户端机器上，解压后进入解压目录，在客户端机器的命令行终端执行以下命令： python3 setup
客户端机器必须安装有setuptools，版本可取47.3.1。可在https://pypi.org/project/setuptools/#files下载相应的安装包。 将下载的setuptools压缩文件复制到客户端机器上，解压后进入解压目录，在客户端机器的命令行终端执行以下命令： python3 setup
Manager，单击“集群 > 服务 > Yarn”，进入ResourceManager WebUI界面后，查找到对应的Spark应用程序作业信息，单击应用信息的最后一列“ApplicationMaster”，即可进入SparkUI页面查看任务详情。 图2 查看Spark任务详情 任务运行完成中，在HBase
Spark应用开发流程介绍 Spark包含Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming三个组件，其应用开发流程都是相同的。 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Spark应用程序开发流程 表1 Spark应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档
在Linux环境中查看Spark程序调测结果 操作场景 Spark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。 通过运行结果数据查看应用程序运行情况。 登录Spark WebUI查看应用程序运行情况。 通过Spark日志获取应用程序运行情况。 操作步骤 查看Spark应用运行结果数据。 结果数据存储路
用户可以在Manager界面配置ClickHouse的SQL防御规则，根据业务调整对应SQL防御规则的参数。 配置ClickHouse SQL防御前提条件 已安装包含ClickHouse服务的集群客户端，例如安装目录为“/opt/hadoopclient”。 ClickHouse逻辑集群运行状态正常。
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