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Hive应用开发概述 Hive应用开发简介 Hive应用开发常用概念 Hive应用开发流程 Hive应用开发样例工程介绍 父主题: Hive开发指南(普通模式)
HBase应用开发概述 HBase应用开发简介 HBase应用开发常用概念 HBase应用开发流程介绍 HBase应用开发样例工程介绍 父主题: HBase开发指南(安全模式)
Kudu应用开发概述 Kudu应用开发简介 Kudu应用开发常用概念 Kudu应用开发流程 父主题: Kudu开发指南(安全模式)
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 父主题: Storm开发指南(安全模式)
Kudu应用开发概述 Kudu应用开发简介 Kudu应用开发常用概念 Kudu应用开发流程 父主题: Kudu开发指南(普通模式)
Storm应用开发简介 简介 Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件,每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理,可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景:实时分析、在线机器学
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。
Hive应用开发简介 Hive介绍 Hive是一个开源的,建立在Hadoop上的数据仓库框架,提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据,其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务,从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下:
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库 创建ClickHouse表 插入ClickHouse数据 查询ClickHouse数据 删除ClickHouse表 父主题:
准备本地应用开发环境 Kafka开发应用时,需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。 如需在本地调测程序,运行环境需要和集群业务平面网络互通。
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。 接口类型简介 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,请参见:http://hbase
Kafka应用开发建议 同一个组的消费者的数量建议与待消费的Topic下的Partition数保持一致 若同一个组的消费者数量多于Topic的Partition数时,会有多余的消费者一直无法消费该Topic的消息,若消费者数量少于Topic的Partition数时,并发消费得不到完全体现,因此建议两者相等。
准备本地应用开发环境 在进行应用开发时,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 开发环境:Windows系统,支持Windows7以上版本。 运行环境:Linux系统。 如需在本地调测程序,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:
Kafka应用开发概述 Kafka应用开发简介 Kafka应用开发常用概念 Kafka应用开发流程介绍 父主题: Kafka开发指南
Flink应用开发概述 Flink应用开发简介 Flink应用开发常用概念 Flink应用开发流程介绍 父主题: Flink开发指南
Impala应用开发概述 Impala应用开发简介 Impala应用开发常用概念 Impala应用开发流程介绍 父主题: Impala开发指南
HBase应用开发概述 HBase应用开发简介 HBase应用开发常用概念 HBase应用开发流程介绍 父主题: HBase开发指南
HDFS应用开发概述 HDFS应用开发简介 HDFS应用开发常用概念 HDFS应用开发流程介绍 父主题: HDFS开发指南
Spark应用开发概述 Spark应用开发简介 Spark应用开发常用概念 Spark应用开发流程介绍 父主题: Spark开发指南
Streaming应用开发指导。 Spark开发接口简介 Spark支持使用Scala、Java和Python语言进行程序开发,由于Spark本身是由Scala语言开发出来的,且Scala语言具有简洁易懂的特性,推荐用户使用Scala语言进行Spark应用程序开发。 按不同的语言分,Spark的API接口如表1所示。