extraClassPath”参数值中添加服务端的依赖包路径，如“/opt/huawei/Bigdata/ FusionInsight /spark/spark/lib/streamingClient/*”。 将各服务端节点的“spark-examples_2.10-1.5.1.jar”包删除。 在客户端“spark-defaults

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k上需要额外加载的jar包的路径，jar包需要放在spark所在 服务器 上。如果spark是集群环境，则每个节点都需要放入jar包，且路径相同。 Spark所需jar包 所需jar包在数据工厂4.4.1war包中lib目录下，复制即可。 表1 jar包 jar包 必须 说明 ecore-1

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/app/smartClassAdmin nohup java -jar smart_classroom_admin_backend.jar & Smart.jar包完善 伙伴提供的smart.jar包缺少两个文件，请联系其提供；如果伙伴已提供完善后的包可不执行 获取videorecord.rar，解压后放到

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crt”文件内容在前，“_chain.crt”文件内容在后。 自己生成 CS R 此时，不区分Apache环境和Nginx环境，均按以下步骤进行操作。 解压已下载的证书压缩包，获得“证书ID_证书绑定的 域名 _server.pem”文件。 “证书ID_证书绑定的域名_server.pem”文件包括两段证书代码“-----BEGIN

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ink jar包，其中lib目录中默认是flink核心jar包，opt目录中是对接外部组件的jar包（例如flink-connector-kafka*.jar）,若应用开发中需要请手动复制相关jar包到lib目录中。 针对Flink提供的几个样例工程，其对应的运行依赖包如下： D

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中间会出现弹窗让选择module，单击“OK”即可。 通过上述操作会出现libs图标以及对应依赖包所在位置，单击“OK”即可完成依赖包配置。 开发自定义关键字 创建包（至少创建一个层级的包）。 创建java类。 类名规则：类名可自定义，建议不超过100个字符，且有具体含义。 创建自定义关键字入口方法。

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请从Flink服务端安装目录获取相关的依赖包。 请从Kafka环境中获取Kafka依赖包。 具体依赖包请查看样例工程运行依赖包参考信息。 样例工程运行依赖包参考信息 Flink客户端lib目录、opt目录中都有flink jar包，其中lib目录中默认是flink核心jar包，opt目录中是对接外部

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KafkaWordCount）任务时，日志中报Kafka相关的类不存在的错误。KafkaWordCount样例为Spark开源社区提供的。 回答 Spark部署时，如下jar包存放在客户端的“${SPARK_HOME}/jars/streamingClient010”目录以及服务端的“${BIGDATA_HOM

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以上传Jar包至Linux环境中运行应用。 前提条件 Linux环境已安装JDK，版本号需要和Eclipse导出Jar包使用的JDK版本一致。 操作步骤 导出Jar包。 右击样例工程，选择导出。 图1 导出Jar包 选择JAR file，单击“Next”。 图2 选择JAR file

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1-hw-ei-311001-SNAPSHOT.jar 由于“$SPARK_HOME/jars/streamingClient010/*”默认没有添加到classpath，所以需要手动配置。 在提交应用程序运行时，在命令中添加如下参数即可，详细示例可参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 --jars

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1-hw-ei-311001-SNAPSHOT.jar 由于“$SPARK_HOME/jars/streamingClient010/*”默认没有添加到classpath，所以需要手动配置。 在提交应用程序运行时，在命令中添加如下参数即可，详细示例可参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 --jars

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Hadoop组件jar包位置和环境变量的位置在哪里？ hadoopstreaming.jar位置在/opt/share/hadoop-streaming-*目录下。其中*由Hadoop版本决定。 jdk环境变量：/opt/client/JDK/component_env Hado

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选择“Libraries”页签，然后在如下页面，单击“+”，添加本地的依赖包。 图1 添加依赖包 单击“Apply”加载依赖包，然后单击“OK”完成配置。 由于运行环境不存在用户自定义的依赖包，您还需要在编包时添加此依赖包。以便生成的jar包已包含自定义的依赖包，确保Spark程序能正常运行。 在“Project

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选择“Libraries”页签，然后在如下页面，单击“+”，添加本地的依赖包。 图1 添加依赖包 单击“Apply”加载依赖包，然后单击“OK”完成配置。 由于运行环境不存在用户自定义的依赖包，您还需要在编包时添加此依赖包。以便生成的jar包已包含自定义的依赖包，确保Spark程序能正常运行。 在“Project

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jar作业jar包时，请不要上传平台已有的依赖包，以免与平台内置依赖包冲突。内置依赖包信息请参考 DLI 内置依赖包。 约束与限制 程序包支持删除，但不支持删除程序包组。 支持上传的程序包类型： JAR：用户jar文件。 PyFile：用户Python文件。 File：用户文件。 ModelFile：用户AI模型文件。

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选择“Libraries”页签，然后在如下页面，单击“+”，添加本地的依赖包。 图1 添加依赖包 单击“Apply”加载依赖包，然后单击“OK”完成配置。 由于运行环境不存在用户自定义的依赖包，您还需要在编包时添加此依赖包。以便生成的jar包已包含自定义的依赖包，确保Spark程序能正常运行。 在“Project

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使用DLI提交Spark Jar作业 操作场景 DLI允许用户提交编译为Jar包的Spark作业，Jar包中包含了Jar作业执行所需的代码和依赖信息，用于在数据查询、数据分析、机器学习等特定的数据处理任务中使用。在提交Spark Jar作业前，将程序包上传至OBS，并将程序包与数据和作业参数一起提交以运行作业。

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/bak/$jarFullName.$DATE.bak echo '###结束备份老版本jar包###' echo '###开始复制新版本jar包###' mv /root/$jarFullName ./ echo '###结束复制新版本jar包###' echo '###开始kill原程序进程###' PID1=`ps

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{Topic} 启动Kafka的Producer，向Kafka发送数据。 {ClassPath}表示工程jar包的存放路径，详细路径由用户指定，可参考在Linux环境中调测Spark应用章节中导出jar包的操作步骤。 java -cp $SPARK_HOME/jars/*:$SPARK_HOM

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ink jar包，其中lib目录中默认是flink核心jar包，opt目录中是对接外部组件的jar包（例如flink-connector-kafka*.jar），若应用开发中需要请手动复制相关jar包到lib目录中。 针对Flink提供的几个样例工程，其对应的运行依赖包如下： 表1

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出现NosuchMethodError，排查“/user/oozie/share/lib”路径下各组件的Jar包是不是有多个版本，注意业务本身上传的Jar包冲突，可通过Oozie在Yarn上的运行日志打印的加载的Jar包排查是否有Jar包冲突。 自研代码运行异常，可以先运行Oozie的自带样例，排除Oozie自身的异常。

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