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ClickHouse样例工程介绍 MRS样例工程获取地址为https://github.com/huaweicloud/huaweicloud-mrs-example，切换分支为与MRS集群相匹配的版本分支，然后下载压缩包到本地解压，即可获取各组件对应的样例代码工程。 当前MRS
ClickHouse应用程序开发思路 通过典型场景，用户可以快速学习和掌握ClickHouse的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 ClickHouse可以使用SQL进行常见的业务操作，代码样例中所涉及的SQL操作主要包括创建数据库、创建表、插入表数据、查询表数据以及删除表操作。
Linux下打包Storm业务 操作场景 Storm支持在Linux环境下打包。用户可以将从IntelliJ IDEA中导出的Jar包和需要的其他相关Jar包上传到Linux环境中执行打包。 前提条件 已安装Storm客户端。 已执行打包Storm样例工程应用。 当客户端所在主机
Storm Flux开发指引 操作场景 本章节只适用于Storm组件使用Flux框架提交和部署拓扑的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 Flux框架是Storm提供的提高拓扑部署易用性的框架。通过Flux框架，用户可以使用yaml文件来定义和部署拓扑，并且最终通过storm
录中获取如下jar包： storm-jdbc-<version>.jar guava-<version>.jar commons-lang3-<version>.jar commons-lang-<version>.jar HikariCP-<version>.jar 将上述两步
* 2、远程方式提交，这种需要将应用程序的jar包打包好之后在IntelliJ IDEA中运行main方法提交 * 3、本地提交 ，在本地执行应用程序，一般用来测试 * 命令行方式和远程方式安全和普通模式都支持 *
Storm-Kafka开发指引 操作场景 本文档主要说明如何使用Storm-Kafka工具包，完成Storm和Kafka之间的交互。包含KafkaSpout和KafkaBolt两部分。KafkaSpout主要完成Storm从Kafka中读取数据的功能；KafkaBolt主要完成Storm向Kafka中写入数据的功能。
jar commons-io-<version>.jar commons-lang-<version>.jar commons-lang3-<version>.jar commons-collections-<version>.jar commons-configuration2-<version>
Windows下打包Storm业务 操作场景 Storm支持在Windows环境下打包。 打包业务的目的，是将IntelliJ IDEA代码生成的jar包与工程依赖的jar包，合并导出可提交的source.jar。 打包需使用storm-jartool工具，可在Windows或Linux上进行。
jar commons-io-<version>.jar commons-lang-<version>.jar commons-lang3-<version>.jar commons-collections-<version>.jar commons-configuration2-<version>
选择“Maven > 样例工程名称 > Lifecycle > compile”，双击“compile”运行maven的compile命令。 图3 maven工具 clean和compile 方法二 在IDEA的下方Terminal窗口进入“pom.xml”所在目录，手动输入mvn clean
在Hue WebUI使用HiveQL编辑器 操作场景 用户需要使用图形化界面在集群中执行HiveQL语句时，可以通过Hue完成任务。 访问编辑器 访问Hue WebUI，请参考访问Hue WebUI界面。 在左侧导航栏单击，然后选择“Hive”，进入“Hive”。 “Hive”支持以下功能：
在Hue WebUI使用元数据浏览器 操作场景 用户需要使用图形化界面在集群中管理Hive的元数据，可以通过Hue完成任务。 元数据管理器使用介绍 访问Hue WebUI，请参考访问Hue WebUI界面。 查看Hive表的元数据 在左侧导航栏单击表，单击某一表名称，界面将显示Hive表的元数据信息。
在Hue WebUI使用作业浏览器 操作场景 用户需要使用图形化界面查看集群中所有作业时，可以通过Hue完成任务。 访问作业浏览器 访问Hue WebUI，请参考访问Hue WebUI界面。 单击作业。 默认显示当前集群的所有作业。 作业浏览器显示的数字表示集群中所有作业的总数。
配置Spark Executor堆内存参数 配置场景 当分配的内存太小或者被更高优先级的进程抢占资源时，会出现物理内存超限的情况。调整如下参数，可以防止物理内存超限。 配置描述 参数入口： 在应用提交时通过“--conf”设置这些参数，或者在客户端的“spark-defaults
in的相同key的数据还是需要放在内存中，如果该数据量较大而内存较小依然会出现OutOfMemoryError。 有限内存下的稳定性涉及到3个子功能： ExternalSort 外部排序功能，当执行排序时如果内存不足会将一部分数据溢出到磁盘中。 TungstenAggregate
配置JobHistory本地磁盘缓存 配置场景 JobHistory可使用本地磁盘缓存spark应用的历史数据，以防止JobHistory内存中加载大量应用数据，减少内存压力，同时该部分缓存数据可以复用以提高后续对相同应用的访问速度。 配置参数 登录FusionInsight Manager系统，选择“集群
间]） 把通过相同收费站序列的车辆聚合，如下： 收费站3->收费站2->收费站4，[（车牌号1，[收费站3时间，收费站2时间，收费站4时间]），（车牌号2，[收费站3时间，收费站2时间，收费站4时间]），（车牌号3，[收费站3时间，收费站2时间，收费站4时间]）] 判断通过相同序
SQL和DataFrame Spark SQL在不同DB都可以显示临时表 如何在Spark命令中指定参数值 SparkSQL建表时的目录权限 为什么不同服务之间互相删除UDF失败 Spark SQL无法查询到Parquet类型的Hive表的新插入数据 cache table使用指导
