调整IntelliJ IDEA客户端机器时间，和Storm集群时间差不超过5分钟。 确保本地的hosts文件中配置了远程集群所有主机的主机名和业务IP映射关系。 操作步骤 修改WordCountTopology.java类，使用remoteSubmit方式提交应用程序。并替换Jar文件地址。

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其他的接口和类，具体请参见JDBC接口参考。 1 2 import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; 指定数据库sourceURL（$ip、$port、database需要用户自行修改）、用户名和密码。 用户

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sec) ​ 基于TPCH 10 scale的数据，针对上述的查询示例Q1、Q2、Q3。开启与关闭LIMIT OFFSET下推功能的性能对比如下。 图1 性能对比 父主题： LIMIT OFFSET下推

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性能测试 性能测试是一种软件测试形式，通过性能测试工具模拟正常、峰值及异常负载等状态下对系统的各项性能指标进行测试的活动，它关注运行系统在特定负载下的性能，可帮助你评估系统负载在各种方案中的功能，涉及系统在负载下的响应时间、吞吐量、资源利用率和稳定性，以帮助确保系统性能满足基线要

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sec) ​ 基于TPCH 10 scale的数据，针对上述的查询示例Q1、Q2、Q3。开启与关闭LIMIT OFFSET下推功能的性能对比如下。 图1 性能对比 父主题： LIMIT OFFSET下推

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count(*) from sbtest1 where id/k in (... ...); 性能对比如下表所示： 表1 性能数据 测试方法 开启转换 关闭转换（不适用range_opt） 性能对比 带索引 0.09 2.48 提升26.5倍 父主题： IN谓词转子查询

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获取JDBC连接，执行HQL，输出查询的列名和结果到控制台，关闭JDBC连接。 连接字符串中的“zk.quorum”也可以使用配置文件中的配置项“spark.deploy.zookeeper.url”来代替。 在网络拥塞的情况下，您还可以设置客户端与JD BCS erver连接的超时时间，可以避免客户端由于无限等待服务端的返回而产生异常。使用方式如下：

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Spark Structured Streaming样例程序（Java） 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

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Flink Jar作业提交SQL样例程序（Java） 提交SQL的核心逻辑如下，目前只支持提交CREATE和INSERT语句。完整代码参见com.huawei.bigdata.flink.examples.FlinkSQLExecutor。 public class FlinkSQLExecutor

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Spark Structured Streaming样例程序（Java） 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

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使用Spark执行Hudi样例程序（Java） 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.bigdata.hudi.examples.HoodieWriteClientExample。 创建客户端对象来操作Hudi： String tablePath = args[0];

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Ticket），用于建立和Kerberos 服务器 的安全会话。 Kerberos服务在收到TGT请求后，会解析其中的参数来生成对应的TGT，使用客户端指定的用户名的密钥进行加密响应消息。 应用客户端收到TGT响应消息后，解析获取TGT，此时，再由应用客户端（通常是rpc底层）向Ke

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操作流程 使用性能测试服务，您需要按照如下流程操作： （可选）了解性能测试服务基本概念：在使用性能测试服务前，建议您先了解一些基本概念。 前提条件：使用性能测试服务进行压测，您需要预先准备好待压测的应用。 测试资源准备：购买合适的性能测试服务套餐，创建私有资源组。如果是使用共享资源组，无需额外创建私有资源组。

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使用LakeFormation Java SDK开发程序 准备开发程序环境 参考样例 调测程序

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MRS 安全认证原理和认证机制 功能 开启了Kerberos认证的安全模式集群，进行应用开发时需要进行安全认证。 使用Kerberos的系统在设计上采用“客户端/服务器”结构与AES等加密技术，并且能够进行相互认证（即客户端和服务器端均可对对方进行身份认证）。可以用于防止窃听、防止

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count(*) from sbtest1 where id/k in (... ...); 性能对比如下表所示： 表1 性能数据 测试方法 开启转换 关闭转换（不适用range_opt） 性能对比 带索引 0.09 2.48 提升26.5倍 父主题： IN谓词转子查询

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址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。 操作步骤 准备依赖的Jar包和配置文件。 在Linux环境新建目录，例如“/opt/test”，并创建子目录“lib”和“src/main/resources/”。将样例工程中“lib”文件夹下的Jar包上传Linux环境的“lib”目录

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broker-0的CPU使用率（客户端服务器和实例在不同的AZ中） CPU消耗=17.20% 图9 broker-1的CPU使用率（客户端服务器和实例在相同的AZ中） CPU消耗=56.70% 图10 broker-1的CPU使用率（客户端服务器和实例在不同的AZ中） CPU消耗=16

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因此，基于GUI的自动化测试是脆弱、耗时（包括用例维护和执行）的。所以测试金字塔要表达的是：底层应当有更多的单元测试和接口测试和逻辑测试，GUI测试用例能覆盖到主业务流程即可。” 测试金字塔中每层中涉及的测试技术均有自己的优势和局限性，由于上层GUI测试的脆弱（不稳定性）、耗时（

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通过Java客户端接入Elasticsearch集群 通过Rest High Level Client接入Elasticsearch集群 通过Rest Low Level Client接入Elasticsearch集群 通过Transport Client接入Elasticsearch集群

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JMeter测试工程和CPTS测试工程的区别？ JMeter测试工程支持直接导入JMeter脚本，使用JMeter原生引擎发起性能测试。 CPTS测试工程支持导入CPTS脚本和JMeter脚本，导入的JMeter脚本会自动转换为CPTS脚本进行性能测试，同时也支持直接手动按照实际

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