通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在 服务器 的任意目录（例如“ /opt” ）下。 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上 运行任务 在运行样例程序时需要指定

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运行环境 设备要求： 终端设备（眼镜/PAD），云/边侧服务器（按需选择） 配置文件： ARInspect SDK初始配置文件，包括： ARInspect.config，Unity相关配置 slam_sdk_config.json，SLAM算法适配层相关配置 initParam.json，SLAM算法相关配置

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后台运行 如果您有大量任务在OBS Browser+中运行，同时希望能够关闭OBS Browser+的UI界面，以方便进行其他操作，同时希望所有的任务能够后台运行。这时候，您可以单击关闭OBS Browser+工具，并选择后台运行；这时候您的所有任务将进入后台运行模式；您可以在系统托盘中双击OBS

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运行代码 您可以通过以下的任意方式来使用当前选定的解释器运行代码： 单击CodeArts IDE主工具栏上的“开始执行（不调试）”按钮 （），以启动内置的“当前文件”启动配置。 在代码编辑器的任意位置右键单击，并选择“在终端中运行 Python 文件”。如果您在选定的代码块上调用此命令，则可以仅运行该部分代码。

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运行流 登录 集成工作台 ，在流编排-我的流页签下面，选中需要运行的流，点击运行。 流运行 运行结果 日志查看 父主题： 集成实施最佳实践

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流运行 集成工作台-流编排-我的流，选中并点击运行。 父主题： 运行流

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运行结果 父主题： 运行流

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运行任务 功能介绍 运行任务。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/{project_id}/instances/{instance_i

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运行流 本小节介绍如何运行流。 前提条件 已创建流，具体请参见创建流。 操作步骤 在开天集成工作台界面中，选择左侧导航栏中的“流编排 > 我的流”。 （可选）在流列表中，选择状态为“待开启”的流，单击状态列的“开启”启动流。 单击操作列的“运行”，在弹出的“基本信息”界面单击“运行”运行流。

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最小内存 1 GB 磁盘空间 1 GB 软件要求 操作系统要求 DSC兼容的操作系统如表4所示。 表4 兼容的操作系统 服务器 操作系统 版本 通用x86服务器 SUSE Linux Enterprise Server 11 SP1（SUSE11.1） SP2（SUSE11.2）

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”文件夹拷贝到E CS 的同一目录下。 登录客户端节点，进入jar文件上传目录下，修改文件权限为700。 chmod -R 700 clickhouse-examples.jar 在“clickhouse_examples.jar”所在客户端目录下执行如下命令运行jar包： java

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通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上（文件上传的路径需要和生成的jar包路径一致）。

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通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上（文件上传的路径需要和生成的jar包路径一致）。

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通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“ /opt/female/” ）下。 运行任务 进入Spark客户端目录，使用java -cp命令运行代码（类名与文件名等请与实际代码保持一致，此处仅为示例）：

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通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上（文件上传的路径需要和生成的jar包路径一致）。

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通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“ /opt/female/” ）下。 运行任务 进入Spark客户端目录，使用java -cp命令运行代码（类名与文件名等请与实际代码保持一致，此处仅为示例）：

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java:2662) ... 32 common frames omitted 原因分析 Flink jar包冲突。用户提交的flink jar 与 DLI 集群中的hdfs jar包存在冲突。 处理步骤 1. 将用户pom文件中的的hadoop-hdfs设置为： <dependency>

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两个文件上传客户端所在服务器上。 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 编译打包前，样例代码中的user.keytab、krb5.conf文件路径需要修改为该文件所在客户端服务器的实际路径。例如：“/opt/female/user

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bucketName 是 - OBS上的桶名称。该桶用于存放Spark程序中使用的jar包、Python程序文件、配置文件等。 obsPath 是 dli-spark-submit-resources OBS上存放jar包、Python程序文件、配置文件等的目录，改目录在bucketName

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inese.tar.gz为字体包) 能正常启动后需要kill掉，需要通过运行的jar去自启动。 Openoffice需要和resource-convert-3.5.0-SNAPSHOT.jar在同一台服务器。 成功验证： netstat -anp |grep 8100 有正常端口监测代表正常安装

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根据业务场景开发程序 根据实际业务场景开发程序，调用组件接口实现对应功能。 编译并运行程序 将开发好的程序编译运行，用户可在本地Windows开发环境中进行程序调测运行，也可以将程序编译为Jar包后，提交到Linux节点上运行。

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