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Impala应用开发简介 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
Oozie应用开发流程 本文档主要基于Java API对Oozie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 Oozie应用程序开发流程 表1 Oozie应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解Oozie的基本概念，了解场景需求等。
Impala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 Impala应用程序开发流程 表1 Impala应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解Impala的基本概念。 Impala应用开发常用概念 准备开发和运行环境 I
Impala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 Impala应用程序开发流程 表1 Impala应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解Impala的基本概念。 Impala应用开发常用概念 准备开发和运行环境 I
MRS对外提供了基于Kafka组件的应用开发样例工程，本实践用于指导您创建MRS集群后，获取并导入样例工程并在本地进行编译调测，用于实现流式数据的处理。 本章节对应示例场景的开发思路： 使用Kafka客户端创建两个Topic，用于输入Topic和输出Topic。 开发一个Kafka Strea
开发Manager应用 Manager样例程序开发思路 Manager登录认证 添加Manager用户 查找Manager用户 修改Manager用户 删除Manager用户 导出Manager用户列表 父主题： Manager管理开发指南
准备本地应用开发环境 在进行二次开发时，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 Windows系统，支持Windows 7以上版本。 开发和运行环境需要和集群业务平面网络互通。 安装JDK 开发和运行环境的基本配置。版本要求如下： 服务端和客户端仅支持自带的OpenJDK，版本为1
基于MRS-Flink数据存储进行数据存储、数据加工作业的设计、开发、测试和维护。 该设计开发规范是基于MRS 3.2.0及以后版本。 参数优化部分适配于MRS 3.2.0及以后版本。 该规范中与开源社区不一致的点，以本文档为准。 参考资料 Flink开源社区开发文档：https://nightlies
Storm应用开发概述 Storm应用开发简介 Storm应用开发常用概念 Storm应用开发流程介绍 父主题： Storm开发指南
OpenTSDB应用开发概述 OpenTSDB应用开发简介 OpenTSDB应用开发常用概念 OpenTSDB应用开发流程介绍 父主题： OpenTSDB开发指南
快速开发HBase应用 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。
稀疏：对于为空（null）的列，并不占用存储空间，因此，表可以设计的非常稀疏。 接口类型介绍 由于HBase本身是由java语言开发出来的，且java语言具有简洁通用易懂的特性，推荐用户使用java语言进行HBase应用程序开发。 HBase采用的接口与Apache HBase保持一致。 HBase通过接口调用，可提供的功能如表1所示。
因此，表可以设计的非常稀疏。 HBase接口类型介绍 由于HBase本身是由java语言开发出来的，且java语言具有简洁通用易懂的特性，推荐用户使用java语言进行HBase应用程序开发。 HBase采用的接口与Apache HBase保持一致。 HBase通过接口调用，可提供的功能如表1所示。
开发ClickHouse应用 ClickHouse应用程序开发思路 配置ClickHouse连接属性 建立ClickHouse连接 创建ClickHouse数据库 创建ClickHouse表 插入ClickHouse数据 查询ClickHouse数据 删除ClickHouse表 父主题：
pReduce开发人员能够共享元数据信息，避免中间转换和调整，能够提升数据处理的效率。 WebHCat WebHCat运行用户通过Rest API来执行Hive DDL，提交MapReduce任务，查询MapReduce任务执行结果等操作。 父主题： Hive开发指南（普通模式）
开发和部署HetuEngine UDF 用户可以自定义一些函数，用于扩展SQL以满足个性化的需求，这类函数称为UDF。 本章节主要介绍开发和应用HetuEngine UDF。 MRS 3.2.1及以后版本，需要基于JDK17.0.4及以上版本开发。本章节以MRS 3.3.0版本为例。
Kafka应用开发简介 Kafka简介 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：
开发IoTDB应用 IoTDB JDBC样例程序 IoTDB Session样例程序 IoTDB Flink样例程序 IoTDB Kafka样例程序 IoTDB自定义函数（UDF）样例程序 父主题： IoTDB开发指南（普通模式）
使用预测模型并基于所有历史数据定期刷新预测模型来做出实时决策的应用。 Kudu开发接口简介 Kudu本身是由C++语言开发的，但它支持使用C++、Java、Python等语言进行程序开发，推荐用户使用Java语言进行Kudu应用程序开发。 Kudu采用的接口与Apache Kudu保持一致，请参考https://kudu
HetuEngine应用开发简介 HetuEngine简介 HetuEngine是华为自研高性能交互式SQL分析及数据虚拟化引擎。与大数据生态无缝融合，实现海量数据秒级交互式查询；支持跨源跨域统一访问，使能数据湖内、湖间、湖仓一站式SQL融合分析。 HetuEngine基本概念
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