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17:2181/kafka --replication-factor 1 --partitions 1 --topic streams-wordcount-input kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.0.17:2181/kafka来自：帮助中心17:2181/kafka --replication-factor 1 --partitions 1 --topic streams-wordcount-input kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.0.17:2181/kafka来自：帮助中心
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jar，并放置到/opt/jartarget/。 操作步骤 安全模式下，请先进行安全认证，参见准备Linux客户端环境。 提交拓扑。以wordcount为例，其它拓扑请参照相关开发指引。进入Storm客户端目录“storm-0.10.0/bin”，执行命令：storm jar /来自：帮助中心![]()
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es/streaming/WordCount.jar 执行如下命令在Yarn上提交单个作业。 flink run -m yarn-cluster /opt/hadoopclient/Flink/flink/examples/streaming/WordCount.jar 安全集群来自：帮助中心![]()
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本示例中使用 MRS 集群内置的Flink WordCount样例程序，可从MRS集群的客户端安装目录中获取，即“/opt/client/Flink/flink/examples/batch/WordCount.jar”。 将“WordCount.jar”上传至“mrs-demo-data/program”目录下。来自：帮助中心![]()
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kinit用户名 例如： kinit developuser 然后按照提示输入密码，无异常提示返回，则完成了用户的kerberos认证。 提交拓扑（以wordcount为例，其它拓扑请参照相关开发指引），进入Storm客户端“Storm/storm-1.2.1/bin”目录，将刚打出的source来自：帮助中心![]()
"resources": [ "spark-sdv-app.jar", "wordcount", "wordcount.py" ], "details": [ { "create_time":来自：帮助中心![]()
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</dependency> 如果是非maven工程，则手动收集如上jar包，添加到工程的classpath中。 修改拓扑提交部分代码，下面以WordCount为例： Storm拓扑的构造部分保持不变，无需修改，包括使用Storm API开发的Spout和Bolt都无需修改。 TopologyBuilder来自：帮助中心
