.168.0.1:8443。 首次登录设备，需要创建管理员帐号，请在弹出界面根据提示创建。 图3 创建帐号 创建帐号后，请根据提示在登录界面使用刚创建的帐号登录。 新帐号首次登录，系统弹出修改初始化密码界面，请根据提示修改密码并重新登录。 选择“策略 > 安全策略 > 安全策略”

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.168.0.1:8443。 首次登录设备，需要创建管理员帐号，请在弹出界面根据提示创建。 图3 创建帐号 创建帐号后，请根据提示在登录界面使用刚创建的帐号登录。 新帐号首次登录，系统弹出修改初始化密码界面，请根据提示修改密码并重新登录。 选择“策略 > 安全策略 > 安全策略”

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roCanvas界面。 图3 单击进入首页 首次进入AstroCanvas界面时，请根据界面提示勾选AstroCanvas服务隐私协议及服务声明。 图4 AstroCanvas隐私协议及服务声明 图5 AstroCanvas界面 表1 AstroCanvas界面介绍 功能 功能介绍

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Kudu应用开发简介 Kudu简介 Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器，具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载。 支持与MapRe

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登录AstroPro界面 前提条件 已参考购买基础版实例、购买专业版实例或购买企业版实例中操作，购买AstroPro实例。 操作步骤 使用华为账号，登录华为云网站。 在顶部导航栏右侧单击“控制台”，进入华为云控制台。 在“产品”中，选择“开发与运维 > 低代码平台 Astro >

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视频制作界面说明 用户启动制作视频时，可以先了解下视频制作界面详情。 视频制作界面如图1所示。各区域详细说明，如表1所示。 用户使用数字人形象创作的视频，都会自动保存在MetaStudio控制台首页“最近项目”区域的“视频项目”页签中。用户可以根据实际情况，进行二次创作。 图1 视频制作界面

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界面相关通知 悬浮窗已经显示通知 悬浮窗已经消失通知 父主题： 通知参考

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界面配置json说明 会议中的界面，界面上的部分元素是通过config接口进行自定义。可以自定义的界面元素如下： 会议窗口名称（仅针对windows平台） 会议开始后，在Windows任务栏上会生成一个会议的图标，鼠标指向该图标时会显示会议的缩略窗口，该窗口的名称可以自定义。 图1

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界面相关通知 音视频悬浮窗已经显示通知 音视频悬浮窗已经消失通知 父主题： 通知参考

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作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下： 大规模并行计算 适用于大型数据集 高容错性和高可靠性 合理的资源调度 常用概念 Hadoop Shell命令 Hadoop基本shell命令，包括

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作业的输入和输出都会被存储在文件系统中。整个框架负责任务的调度和监控，以及重新执行已经失败的任务。 MapReduce主要特点如下： 大规模并行计算 适用于大型数据集 高容错性和高可靠性 合理的资源调度 常用概念 Hadoop shell命令 Hadoop基本shell命令，包括

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Hive应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的 数据仓库 框架，提供类似SQL的HiveQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HiveQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。

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低成本的数据存储能力。 MRS 可以直接处理OBS中的数据，客户可以基于OBS服务Web界面和OBS客户端对数据进行浏览、管理和使用，同时可以通过REST API接口方式单独或集成到业务程序进行管理和访问数据。 数据存储在OBS：数据存储和计算分离，集群存储成本低，存储量不受限制，并

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Kudu应用开发简介 Kudu简介 Kudu是专为Apache Hadoop平台开发的列式存储管理器，具有Hadoop生态系统应用程序的共同技术特性：在通用的商用硬件上运行，可水平扩展，提供高可用性。 Kudu的设计具有以下优点： 能够快速处理OLAP工作负载。 支持与MapRe

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java，确认代码中System.setProperty("HADOOP_USER_NAME", "root");设置了用户为root，请确保场景说明中上传的数据的用户为root，或者在代码中将root修改为上传数据的用户名。 在IntelliJ IDEA开发环境中，选中“MultiComponentLocalRunner

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Hive应用开发简介 Hive简介 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下：

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术，比如说单机存储，关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题，Apache基金会推出了Hadoop大数据处理的开源解决方案。Hadoop是一个开源分布式计算平台，可以充分利用集群的计算和存储能力，完成海量数据的处理。企业自行部署Hadoop系统有成本高，周期长，难运维和不灵活等问题。

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文件浏览器能够允许用户直接通过界面浏览以及操作HDFS的不同目录； 查询编辑器能够编写简单的SQL，查询存储在Hadoop之上的数据。例如HDFS，HBase，Hive。 用户可以方便地创建、管理、执行SQL，并且能够以Excel的形式下载执行的结果。 通过Hue可以在界面针对组件进行以下操作：

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提供HDFS文件系统的应用接口，本开发指南主要介绍如何使用Java APIHDFS Java API接口介绍 HDFS文件系统的应用开发。 C API 提供HDFS文件系统的应用接口，使用C语言开发的用户可参考C接口HDFS C API接口介绍 的描述进行应用开发。 Shell 提供shell命令

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快速开发Hive HCatalog应用 Hive是一个开源的，建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供类似SQL的HQL语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成Mapreduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下：

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int,col2 int); 本样例工程中创建的表使用Hive默认的存储格式，暂不支持指定存储格式为ORC的表。 使用Yarn客户端提交任务。 yarn --config $HADOOP_HOME/etc/hadoop jar $HCAT_CLIENT/hcatalog-example-1

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