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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：帮助中心本文介绍了【实操案例：字符串哈希表操作】相关内容，与您搜索的wordcount相关。邀你共享云计算使用和开发经验，汇聚云上智慧，共赢智慧未来...更多详情请点击查阅。来自：其他
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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：帮助中心本文介绍了【【华为云鲲鹏云服务最佳实践】【大数据篇】第001期 hadoop 2.7.7 安装配置指南】相关内容，与您搜索的wordcount相关。邀你共享云计算使用和开发经验，汇聚云上智慧，共赢智慧未来...更多详情请点击查阅。来自：其他
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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![]()
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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![]()
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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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"resources": [ "spark-sdv-app.jar", "wordcount", "wordcount.py" ], "details": [ { "create_time":来自：帮助中心![]()
shell建表语句如下create 'WordCount', 'cf'。 安全模式下hbase需要用户有相应表甚至列族和列的访问权限，因此首先需要在hbase所在集群上使用hbase管理员用户登录，之后在hbase shell中使用grant命令给提交用户申请相应表的权限，如示例中的WordCount，成功之后再使用提交用户登录并提交拓扑。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
