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Spark Structured Streaming样例程序 Spark Structured Streaming样例程序开发思路 Spark Structured Streaming样例程序（Java） Spark Structured Streaming样例程序（Scala）
Scala样例代码 功能介绍 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。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.spark.examples
JDBC驱动程序。 ODBC驱动程序。 Hue beeswax和Impala查询UI。 Impala-shell命令行接口。 支持Kerberos身份认证。 Impala主要应用于实时查询数据的离线分析（如日志分析，集群状态分析）、大规模的数据挖掘（用户行为分析，兴趣分区，区域展示）等场景。
Spark Structured Streaming样例程序 Spark Structured Streaming样例程序开发思路 Spark Structured Streaming样例程序（Java） Spark Structured Streaming样例程序（Scala）
创建的表，在HiveServer客户端中不能访问，但可以使用WebHCat客户端访问。 在普通模式下使用HCatalog客户端，系统将以当前登录操作系统用户来执行DDL命令。 退出beeline客户端时请使用!q命令，不要使用“Ctrl + c”。否则会导致连接生成的临时文件无法删除，长期会累积产生大量的垃圾文件。
Database Service） 云数据库（RDS）用于存储MRS系统运行数据，包括MRS集群元数据和用户计费信息等。 配置数据连接 统一身份认证服务（Identity and Access Management） 统一身份认证服务（IAM）为MRS提供了鉴权功能。 创建用户并授权使用MRS
使用Kafka Token认证 场景说明 Token认证机制是一种轻量级身份认证机制，无需访问Kerberos认证，可在API中使用。 代码样例 Token认证机制支持API，用户可在二次开发样例的Producer()和Consumer()中对其进行配置。 Producer()配置的样例代码如下：
使用Kafka Token认证 操作场景 Token认证机制是一种轻量级身份认证机制，无需访问Kerberos认证，可在API中使用。 代码样例 Token认证机制支持API，用户可在二次开发样例的Producer()和Consumer()中对其进行配置。 Producer()配置的样例代码如下：
当前的软件实现是指定一个Map（映射）函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduce（化简）函数，用来保证所有映射的键值对共享相同的键组。 图1 分布式批处理引擎 MapReduce是用于并行处理大数据集的软件框架。MapReduce的根源是函数性编程中的Map和Reduce函数。Map函
/home/admin_test -g root -s /bin/bash 第一次使用新添加的操作系统用户通过SSH协议登录节点时，首次输入用户密码系统提示密码过期，第二次输入用户密码后系统提示修改密码。请输入一个同时满足节点操作系统及集群密码复杂度的新密码。 父主题： MRS集群安全加固
到的数据中恢复的优势。建议缓存RDD时不采取多备份选项，因为用于预写日志的容错文件系统很可能也复制了数据。 在启用了预写日志以后，数据接收吞吐率会有降低。由于所有数据都被写入容错文件系统，文件系统的写入吞吐率和用于数据复制的网络带宽，可能就是潜在的瓶颈了。在此情况下，建议创建更多
Guest和Server Administrator权限。 RBAC策略 表2列出了MRS常用操作与系统权限的授权关系，您可以参照该表选择合适的系统权限。 表2 常用操作与系统策略的授权关系 操作 MRS FullAccess MRS CommonOperations MRS ReadOnlyAccess
ClickHouse宽表设计 ClickHouse宽表设计原则 ClickHouse表字段设计 ClickHouse本地表设计 ClickHouse分布式表设计 ClickHouse分区设计 ClickHouse索引设计 父主题： ClickHouse应用开发规范
Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序 Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序开发思路 Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序（Scala） 父主题： 开发Spark应用
配置Structured Streaming使用RocksDB做状态存储 操作场景 状态信息存储在默认的HDFS BackedStateStore，随着状态数据的增多，垃圾回收器需要处理更多的对象，从而增加了垃圾回收的时间和开销，导致JVM GC占用大量时间。可以通过配置参数spark
Spark Structured Streaming状态操作样例程序 Spark Structured Streaming状态操作样例程序开发思路 Spark Structured Streaming状态操作样例程序（Scala） 父主题： 开发Spark应用
BulkPut接口使用 BulkGet接口使用 BulkDelete接口使用 BulkLoad接口使用 foreachPartition接口使用 分布式Scan HBase表 mapPartition接口使用 SparkStreaming批量写入HBase表 父主题： 开发Spark应用
BulkPut接口使用 BulkGet接口使用 BulkDelete接口使用 BulkLoad接口使用 foreachPartition接口使用 分布式Scan HBase表 mapPartitions接口使用 SparkStreaming批量写入HBase表 父主题： 开发Spark应用
BulkPut接口使用 BulkGet接口使用 BulkDelete接口使用 BulkLoad接口使用 foreachPartition接口使用 分布式Scan HBase表 mapPartitions接口使用 SparkStreaming批量写入HBase表 父主题： 开发Spark应用
Flink结构如图2所示。 图2 Flink结构 Flink整个系统包含三个部分： Client Flink Client主要给用户提供向Flink系统提交用户任务（流式作业）的能力。 TaskManager Flink系统的业务执行节点，执行具体的用户任务。TaskManager可
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