ntelliJ IDEA导出Jar包使用的JDK版本一致。 当Linux环境所在主机不是集群中的节点时，需要在节点的hosts文件中设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。 已安装客户端时编译并运行程序 导出Jar包。 构建jar包方式有以下两种： 方法一： 选择“Maven

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Token是用户的访问令牌，承载了用户的身份、权限等信息，用户调用API接口时，需要使用Token进行鉴权。 获取Token 方法请参见认证鉴权。 imgPath 图片路径。支持图片文件路径或图片url路径。其中，图片的url路径支持公网http/https url或OBS提供的url。 父主题：

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如果当前的应用开发工程配置项中包含该配置项，则应用开发程序还需要引入Jar包“phoenix-core-5.0.0-HBase-2.0-hw-ei.jar”。此Jar包可以从HBase客户端安装目录下的“HBase/hbase/lib”获取。 如果不想引入该Jar包，请将应用开发工程的配置文件“hbase-site

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使用方式 将写好的自定义函数打成JAR包，并上传到OBS上。 在 DLI 管理控制台的左侧导航栏中，单击数据管理>“程序包管理”，然后单击创建，并使用OBS中的jar包创建相应的程序包。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击作业管理>“Flink作业”，在需要编辑作业对应的“操作”列中，单击“编辑”，进入作业编辑页面。

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使用方式 将写好的自定义函数打成JAR包，并上传到OBS上。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击数据管理>“程序包管理”，然后单击创建，并使用OBS中的jar包创建相应的程序包。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击作业管理>“Flink作业”，在需要编辑作业对应的“操作”列中，单击“编辑”，进入作业编辑页面。

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对接原理介绍 HDFS创建FileSystem的代码会根据uri的scheme查找对应的实现类，即针对不同底层提供的实现类，在HDFS的配置文件中进行配置，HDFS就会根据fs.AbstractFileSystem.%s.impl创建对应的实现类。如下所示： *Create a file

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patch的存储路径。patch文件可在客户端工程中获取，如下图所示： 执行以下命令重新编译Hive内核源码。 mvn clean install -DskipTests=true 准备并补充替换Hive内核相关的jar包。 获取以下jar包，并补充或替换到Hive安装环境的lib目录下。

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MRS 组件jar包版本与集群对应关系说明 MRS 3.2.0-LTS.1 表1 MRS 3.2.0-LTS.1版本集群Maven仓库的jar版本与组件的对应关系 组件 组件版本 jar版本 Flink 1.15.0 1.15.0-h0.cbu.mrs.320.r33 Hive 3

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获取驱动jar包并配置JDK1.8 环境准备包括获取驱动jar包、配置JDK1.8。 获取驱动jar包 从发布包中获取驱动jar包，包名为 GaussDB -Kernel-数据库版本号-操作系统-64bit-Jdbc.tar.gz。解压后JDBC的驱动jar包： gsjdbc4.jar：主类名为“org

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8环境中使用gaussdbjdbc.jar，不推荐使用gaussdbjdbc-JRE7.jar。 jdbc发布件jar包按照架构分类，gscejdbc.jar包必须与对应的部署环境一致才能使用，其他jar包无需与部署环境一致。 其他JDBC的jar包介绍请参见JDBC兼容性包。 配置JDK1.8

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CLI详细的使用方法参考官方网站的描述：http://archive.apache.org/dist/spark/docs/3.3.1/quick-start.html。 常用CLI Spark常用的CLI如下所示： spark-shell 提供了一个简单学习API的方法，类似于

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（真实复制的jar包） chown omm:ficommon metrics-core-2.2.0.jar（真实复制的jar包） 查看hosts文件，对其他所有节点进行同样的复制jar包操作。 继续运行sqoop任务，成功。 处理总结 将sqoop的lib下htrace-core-3

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Hive创建ORC存储格式的表，用SparkSQL读取该表时报错： 原因分析 该问题为一个开源社区问题：https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-11102，使用开源的hive 1.2.1版本包就有可能触发此问题。 MRS的Hive for Spark相关模块已修复该问题。

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序分别生成Jar包，并上传至运行此应用的Spark节点中。 SparkLauncher程序的编译依赖包为spark-launcher_2.10-1.5.1.jar。 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

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使用方式 将写好的自定义函数打成JAR包，并上传到OBS上。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击数据管理>“程序包管理”，然后单击创建，并使用OBS中的jar包创建相应的程序包。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击作业管理>“Flink作业”，在需要编辑作业对应的“操作”列中，单击“编辑”，进入作业编辑页面。

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0-20240204093135.zip.sha256 打开本地Spring Cloud项目。 手动导入jar包。 在项目目录下新建一个lib目录，存放jar包。 将本地的jar包复制粘贴至lib目录下。 将jar包导入到项目中。 选择“File > Project Structure > Project

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将写好的自定义函数打成JAR包，并上传到OBS上。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击数据管理>“程序包管理”，然后点击创建，并使用OBS中的jar包创建相应的程序包。 在DLI管理控制台的左侧导航栏中，单击作业管理>“Flink作业”，在需要编辑作业对应的“操作”列中，单击“编辑”，进入作业编辑页面。

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框架提交和部署拓扑的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 Flux框架是Storm 0.10.0版本提供的提高拓扑部署易用性的框架。通过Flux框架，用户可以使用yaml文件来定义和部署拓扑，并且最终通过storm jar命令来提交拓扑的一种方式，极大地方便

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> cls) 核心接口，指定执行类所在的jar包本地位置。java通过class文件找到执行jar包，该jar包被上传到HDFS。 setJar(String jar) 指定执行类所在的jar包本地位置。直接设置执行jar包所在位置，该jar包被上传到HDFS。与setJarByClass(Class<

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launch()方法，将用户的应用程序提交。 将SparkLauncher程序和用户应用程序分别生成Jar包，并上传至运行此应用的Spark节点中。生成Jar包的操作步骤请参见在Linux环境中编包并运行Spark程序章节。 SparkLauncher程序的编译依赖包为spark-launcher_2

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在Linux虚拟机上安装Jenkins，本实践使用的具体环境信息如下所示。如果使用镜像包部署，需要在虚拟机中安装Docker。 虚拟机：CentOS 7.9 Jenkins：2.319.3 git：yum安装 JDK：11.0.8 Apache Maven：3.8.6 部署的Jenkins启动时需添加参数：

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