应用程序开发 您需要自行开发应用程序业务逻辑代码。针对Fabric架构版本的 区块链 实例，应用开发过程中可使用 BCS 提供的国密加密SDK，也可使用Fabric官方社区提供的和您自身的实例版本匹配的SDK。 另外，Fabric架构版本的区块链实例提供同态加密库供您使用，相关资料及资源请参见同态加密。

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应用集成开发概述 集成开发包括连接器、数据接入和开放接口三部分。其中，数据接入（DataAccess）和连接器（Connector），是将外部数据集成到AstroZero中使用，而开放接口是将AstroZero中开发的脚本、服务编排等包装成自定义REST接口，供第三方系统使用。 图1

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HBase应用开发概述 HBase应用开发简介 HBase应用开发常用概念 HBase应用开发流程介绍 HBase应用开发样例工程介绍 父主题： HBase开发指南（安全模式）

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由于HBase本身是由java语言开发出来的，且java语言具有简洁通用易懂的特性，推荐用户使用java语言进行HBase应用程序开发。 HBase采用的接口与Apache HBase保持一致。 HBase通过接口调用，可提供的功能如表1所示。 表1 HBase接口提供的功能 功能 说明 CRUD数据读写功能

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Hive应用开发概述 Hive应用开发简介 Hive应用开发常用概念 Hive应用开发开发流程 Hive应用开发样例工程介绍 父主题： Hive开发指南（安全模式）

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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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Impala应用开发简介 Impala直接对存储在HDFS、HBase或 对象存储服务 （OBS）中的Hadoop数据提供快速、交互式SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外，Impala还使用与Apache Hive相同的元数据、SQL语法（Hive SQL）、ODBC驱动程序和

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Storm应用开发概述 Storm应用开发简介 Storm应用开发常用概念 Storm应用开发流程 父主题： Storm开发指南（安全模式）

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Storm应用开发简介 简介 Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学

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Storm应用开发流程 本文档主要基于Java API进行Storm拓扑的开发。 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示： 图1 拓扑开发流程 表1 Storm应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解Storm的基本概念，了解场景需求，拓扑等。

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由于HBase本身是由java语言开发出来的，且java语言具有简洁通用易懂的特性，推荐用户使用java语言进行HBase应用程序开发。 HBase采用的接口与Apache HBase保持一致。 HBase通过接口调用，可提供的功能如表1所示。 表1 HBase接口提供的功能 功能 说明 CRUD数据读写功能

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Hive应用开发概述 Hive应用开发简介 Hive应用开发常用概念 Hive应用开发流程 Hive应用开发样例工程介绍 父主题： Hive开发指南（普通模式）

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Kudu应用开发概述 Kudu应用开发简介 Kudu应用开发常用概念 Kudu应用开发流程 父主题： Kudu开发指南（安全模式）

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Kudu应用开发流程 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Kudu应用程序开发流程 表1 Kudu应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解Kudu的基本概念。 Kudu应用开发常用概念 准备开发和运行环境 Kudu的应用程序支持

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Oozie应用开发流程 本文档主要基于java API对Oozie进行应用开发。 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 Oozie应用程序开发流程 表1 Oozie应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 了解基本概念 在开始开发应用前，需要了解Oozie的基本概念，了解场景需求等。

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Oozie应用开发步骤 业务分析。 可以使用客户端样例目录中MapReduce程序对日志目录的数据进行分析、处理。 将MapReduce程序的分析结果移动到数据分析结果目录，并将数据文件的权限设置成660。 为了满足每天分析一次的需求，需要每天重复执行一次1.a～1.b。 业务实现。

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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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Spark应用开发简介 Spark简介 Spark是分布式批处理框架，提供分析挖掘与迭代式内存计算能力，支持多种语言（Scala/Java/Python）的应用开发。 适用以下场景： 数据处理（Data Processing）：可以用来快速处理数据，兼具容错性和可扩展性。 迭代计算（Iterative

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Impala应用开发简介 Impala直接对存储在HDFS，HBase 或对象存储服务（OBS）中的Hadoop数据提供快速，交互式SQL查询。除了使用相同的统一存储平台之外，Impala还使用与Apache Hive相同的元数据，SQL语法（Hive SQL），ODBC驱动程序

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Kudu应用开发概述 Kudu应用开发简介 Kudu应用开发常用概念 Kudu应用开发流程 父主题： Kudu开发指南（普通模式）

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现或无法实现的应用。 Kudu的应用场景有： 需要最终用户立即使用新到达数据的报告型应用。 同时支持大量历史数据查询和细粒度查询的时序应用。 使用预测模型并基于所有历史数据定期刷新预测模型来做出实时决策的应用。 Kudu开发接口简介 Kudu本身是由C++语言开发的，但它支持使用

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