Flink DataStream Java样例代码 功能简介 统计连续网购时间超过2个小时的女性网民信息，将统计结果直接打印。 代码样例 下面代码片段仅为演示，具体代码参见com.huawei.flink.example.stream.FlinkStreamJavaExample：

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println("获取列举已上传段的授权 listUploadedPartAuthority end; response: " + response.toString()); return response; } /** * 9.查询已上传的分段

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count; } } 带checkpoint的数据源 source算子的代码，该段代码每发送10000条数据休息1秒钟，制作快照时将到目前为止已经发送的数据的条数保存在UDFState中；从快照中状态恢复时，读取UDFState中的数据条数并重新赋值给count变量。 1 2

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用户应用程序的编译依赖包根据代码不同而不同，需用户根据自己编写的代码进行加载。 将运行程序的依赖Jar包上传至需要运行此应用的节点中，例如“$SPARK_HOME/jars”路径。 用户需要将SparkLauncher类的运行依赖包和应用程序运行依赖包上传至客户端的jars路径。文

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图3 Project Defaults 在打开的“Project Structure”页面中，选择“SDKs”，单击绿色加号添加JDK。 图4 添加JDK 在弹出的“Select Home Directory for JDK”窗口，选择对应的JDK目录，然后单击“OK”。 图5 选择JDK目录

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根据业务逻辑，开发对应的Spark应用程序，并设置用户编写的Spark应用程序的主类等常数。 如果您使用的是普通模式，准备业务应用代码及其相关配置即可。 调用org.apache.spark.launcher.SparkLauncher.launch()方法，将用户的应用程序提交。 将

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Spark同步HBase数据到CarbonData（Java） 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.spark.examples.HBaseExternalHivetoCarbon。 public static void main(String[] args)

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用户应用程序的编译依赖包根据代码不同而不同，需用户根据自己编写的代码进行加载。 将运行程序的依赖Jar包上传至需要运行此应用的节点中，例如“$SPARK_HOME/jars”路径。 用户需要将SparkLauncher类的运行依赖包和应用程序运行依赖包上传至客户端的jars路径。

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Spark同步HBase数据到CarbonData（Java） 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.spark.examples.HBaseExternalHivetoCarbon。 public static void main(String[] args)

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根据业务逻辑，开发对应的Spark应用程序。并设置用户编写的Spark应用程序的主类等常数。准备业务应用代码及其相关配置。不同场景的示例请参考开发Spark应用。 调用org.apache.spark.launcher.SparkLauncher.launch()方法，将用户的应用程序提交。

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Spark同步HBase数据到CarbonData（Java） 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.spark.examples.HBaseExternalHivetoCarbon。 public static void main(String[] args)

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Spark同步HBase数据到CarbonData（Java） 下面代码片段仅为演示，具体代码参见：com.huawei.spark.examples.HBaseExternalHivetoCarbon。 public static void main(String[] args)

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用户应用程序的编译依赖包根据代码不同而不同，需用户根据自己编写的代码进行加载。 将运行程序的依赖Jar包上传至需要运行此应用的节点中，例如“$SPARK_HOME/jars”路径。 用户需要将SparkLauncher类的运行依赖包和应用程序运行依赖包上传至客户端的jars路径。

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Flink Stream SQL Join Java样例代码 功能简介 在Flink应用中，调用flink-connector-kafka模块的接口，生产并消费数据。 用户在开发前需要使用对接安全模式的Kafka，则需要引入 MRS 的kafka-client-xx.x.x.jar，该jar包可在MRS

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跨源分析开发方式 跨源分析 当 DLI 有访问外部数据源的业务需求时，首先需要通过建立增强型跨源连接，打通DLI与数据源之间的网络，再开发不同的作业访问数据源以实现DLI跨源分析。 本节操作介绍DLI支持的数据源对应的开发方式。 使用须知 Flink作业访问DIS，OBS和SMN数据源，无需创建跨源连接，可以直接访问。

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基于BulkPut接口使用章节创建的HBase表及其中的数据进行操作。 开发思路 创建包含了要删除的rowkey信息的RDD。 以HBaseContext的方式操作HBase，通过HBaseContext的bulkDelete接口对HBase表上这些rowKey对应的数据进行删除。 运行前置操作

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用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的hbase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。 使用特定的规则扫描Hbase表。

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用Java的方式实现。 下面代码片段仅为演示，具体代码参见SparkHivetoHbasePythonExample: # -*- coding:utf-8 -*- from py4j.java_gateway import java_import from pyspark.sql

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用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。 使用特定的规则扫描Hbase表。

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用户可以在Spark应用程序中使用HBaseContext的方式去操作HBase，使用hbaseRDD方法以特定的规则扫描HBase表。 数据规划 使用操作Avro格式数据章节中创建的HBase数据表。 开发思路 设置scan的规则，例如：setCaching。 使用特定的规则扫描Hbase表。

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用Java的方式实现。 下面代码片段仅为演示，具体代码参见SparkHivetoHbasePythonExample: # -*- coding:utf-8 -*- from py4j.java_gateway import java_import from pyspark.sql

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