HDFS样例程序开发思路 场景说明 通过典型场景，可以快速学习和掌握HDFS的开发过程，并对关键的接口函数有所了解。 HDFS的业务操作对象是文件，代码样例中所涉及的文件操作主要包括创建文件夹、写文件、追加文件内容、读文件和删除文件/文件夹；HDFS还有其他的业务处理，例如设置文

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根据上述场景进行功能分解，如表1所示。 表1 在应用中开发的功能 序号 步骤 代码示例 1 创建一个Spout用来生成随机文本 请参见创建Storm Spout 2 创建一个Bolt用来将收到的随机文本拆分成一个个单词 请参见创建Storm Bolt 3 创建一个Blot用来统计收到的各单词次数 请参见创建Storm

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Action；如果是Hive，则需要开发SQL文件。 上传配置文件与jar包（包括依赖的jar包）到HDFS，上传的路径取决于“workflow.xml”中的“oozie.wf.application.path”参数配置的路径。 提供三种方式对工作流进行操作，详情请参见Oozie应用开发常见问题。 Shell命令

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根据上述场景进行功能分解，如表1所示： 表1 在应用中开发的功能 序号 步骤 代码示例 1 创建一个Spout用来生成随机文本 请参见创建Storm Spout 2 创建一个Bolt用来将收到的随机文本拆分成一个个单词 请参见创建Storm Bolt 3 创建一个Blot用来统计收到的各单词次数 请参见创建Storm

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调用fSystem的create接口创建FSDataOutputStream对象：out，使用out的write方法写入数据。 调用fSystem的append接口创建FSDataOutputStream对象：out，使用out的write方法追加写入数据。 调用fSystem的open接

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查看薪水支付币种为美元的雇员联系方式。 查询入职时间为2014年的雇员编号、姓名等字段，并将查询结果加载进表employees_info_extended中的入职时间为2014的分区中。 统计表employees_info中有多少条记录。 查询使用以“cn”结尾的邮箱的员工信息。 提交

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Action；如果是Hive，则需要开发SQL文件。 上传配置文件与jar包（包括依赖的jar包）到HDFS，上传的路径取决于“workflow.xml”中的“oozie.wf.application.path”参数配置的路径。 提供三种方式对工作流进行操作，详情请参见Oozie应用开发常见问题。 Shell命令

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PyFlink样例程序开发思路 假定业务平台需要提交Flink任务到 MRS 集群，业务平台主要使用的语言是Python，提供Python读写Kafka作业和Python提交SQL作业的样例。 本场景适用于MRS 3.3.0及以后的集群版本。 父主题： PyFlink样例程序

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PyFlink样例程序开发思路 假定业务平台需要提交Flink任务到MRS集群，业务平台主要使用的语言是Python，提供Python读写Kafka作业和Python提交SQL作业的样例。 本场景适用于MRS 3.3.0及以后的集群版本。 父主题： PyFlink样例程序

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HetuEngine样例程序开发思路 通过典型场景，用户可以快速学习和掌握HetuEngine的开发过程，并且对关键的接口函数有所了解。 场景说明 假定用户开发一个应用程序，需要对Hive数据源的A表和MPPDB数据源的B表进行join运算，则可以用HetuEngine来实现Hive数据源数据查询，流程如下：

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使用Linux客户端创建一个Topic。 开发一个Producer向该Topic生产数据。 开发一个Consumer消费该Topic的数据。 性能调优建议 建议预先创建Topic，根据业务需求合理规划Partition数目，Partition数目限制了消费者的并发数。 消息key值选取一定是可变的，防止由于消息key值不变导致消息分布不均匀。

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Action；如果是Hive，则需要开发SQL文件。 上传配置文件与jar包（包括依赖的jar包）到HDFS，上传的路径取决于workflow.xml中的oozie.wf.application.path配置的路径。 提供三种方式对工作流进行操作，详情请参见Oozie应用开发常见问题。 Shell命令

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用户可以执行以下数据操作： 获取每天的监控数据，通过OpenTSDB的put接口将两个组数据点写入数据库中。 对已有的数据使用OpenTSDB的query接口进行数据查询和分析。 功能分解 根据上述的业务场景进行功能开发，需要开发的功能如表4所示。 表4 在OpenTSDB中开发的功能 序号 步骤 代码实现

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典型应用程序开发示例 获取和处理数据库中的数据 批量绑定 高性能绑定类型 开启连接池 父主题： 基于ODBC开发

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AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。

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REJECT: 已驳回 logic_tb_id String 逻辑实体的ID，ID字符串。 biz_catalog_id String 归属的业务分类的id，ID字符串。 catalog_path String 归属的业务分类的路径 {"l1Id":"","l2Id":"","l3Id":""}。

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AI平台开发与实施服务怎么收费的？ AI平台开发与实施服务属于按需计费，且为一次性计费产品。 父主题： 关于服务购买

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查看薪水支付币种为美元的雇员联系方式。 查询入职时间为2014年的雇员编号、姓名等字段，并将查询结果加载进表employees_info_extended中的入职时间为2014的分区中。 统计表employees_info中有多少条记录。 查询使用以“cn”结尾的邮箱的员工信息。 提交

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xml”文件的父目录，Flink Sink可以获取到HBase的Connection。 通过Connection判断表是否存在，如果不存在则创建表。 将接收到的数据转化成Put对象，写到HBase。 读HBase： 通过参数指定“hbase-site.xml”文件的父目录，Flink

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Flink Hudi样例程序开发思路 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 典型场景说明 本样例中Job每秒生成1条数据，将数据写入到Hudi表中，再读取并打印Hudi表中的数据。 开发思路 写Hudi： 通过一个随机生成数据类来生成数据。 将生成的数据转化为DataStream<RowData>。

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查看薪水支付币种为美元的雇员联系方式。 查询入职时间为2014年的雇员编号、姓名等字段，并将查询结果加载进表employees_info_extended中的入职时间为2014的分区中。 统计表employees_info中有多少条记录。 查询使用以“cn”结尾的邮箱的员工信息。 提交

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