规则引擎jar包 更多内容
  • MRS组件jar包版本与集群对应关系说明

    MRS 组件jar版本与集群对应关系说明 MRS 3.1.5 表1 MRS 3.1.5版本集群jar版本 组件 组件版本 jar版本 Flink 1.12.2 1.12.2-hw-ei-315008 Hive 3.1.0 3.1.0-hw-ei- 315008 Tez 0.9.2

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  • 创建Flink Jar作业

    用户自定义的程序。在选择程序之前需要将对应的Jar包上传至OBS桶中,并在“数据管理>程序包管理”中创建程序,具体操作请参考创建程序。 内置依赖请参考内置依赖。 主类 指定加载的Jar类名,如KafkaMessageStreaming。 默认:根据Jar文件的Manifest文件指定。

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  • MRS应用开发开源jar包冲突列表说明

    MRS应用开发开源jar冲突列表说明 HBase HDFS Kafka Spark2x

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  • MRS应用开发开源jar包冲突列表说明

    MRS应用开发开源jar冲突列表说明 HBase HDFS Kafka Spark

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  • 多任务同时构建导致构建生成jar包内容缺失

    多任务同时构建导致构建生成jar内容缺失 问题现象 构建环境异常或不适当的构建方式可能会导致生成的jar内容有缺失,但构建结果是成功,导致问题难以定位。 前置条件:A项目依赖B项目,同时构建并上传依赖A和依赖B(多人同时构建或流水线设置构建任务并行执行) 构建结果:构建任务B结果为成功,构建任务A结果为成功

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  • 新建Flink Jar作业

    用户已上传到 DLI 资源管理系统的程序名,用户自定义作业主类所在的jar。 dependency_jars 否 Array of Strings 用户已上传到DLI资源管理系统的程序名,用户自定义作业的其他依赖。 示例“myGroup/test.jar,myGroup/test1.jar”。 dependency_files

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  • 更新Flink Jar作业

    用户已上传到DLI资源管理系统的程序名,用户自定义作业主类所在的jar。 dependency_jars 否 Array of Strings 用户已上传到DLI资源管理系统的程序名,用户自定义作业的其他依赖。 示例“myGroup/test.jar,myGroup/test1.jar”。 dependency_files

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  • 引入jar包不正确导致Spark任务无法运行

    引入jar不正确导致Spark任务无法运行 问题现象 执行Spark任务,任务无法运行。 原因分析 执行Spark任务时,引入的jar不正确,导致Spark任务运行失败。 处理步骤 登录任意Master节点。 执行cd /opt/Bigdata/MRS_*/install/F

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  • Flink Jar作业相关问题

    Flink Jar作业相关问题 Flink Jar作业是否支持上传配置文件,要如何操作? Flink Jar 冲突,导致提交失败 Flink Jar作业访问DWS启动异常,提示客户端连接数太多错误 Flink Jar作业运行报错,报错信息为Authentication failed

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  • Flink jar 如何连接SASL

    Flink jar 如何连接SASL_SSL? 使用Flink Jar连接开启SASL_SSL认证的Kafka。 具体操作请参考使用Flink Jar连接开启SASL_SSL认证的Kafka 父主题: Flink Jar作业相关问题

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  • 规则引擎(联通用户专用)

    规则引擎(联通用户专用) 非联通用户请查看 设备接入服务 。 概述 规则引擎是指用户可以在物联网平台上可以对接入平台的设备设定相应的规则,在条件满足所设定的规则后,平台会触发相应的动作来满足用户需求。包含设备联动和数据转发两种类型。 设备联动规则 设备联动通过条件触发,基于预设的规则

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  • 使用Share Lib工具检查Oozie依赖Jar包正确性

    查看检查结果。包括以下几种情况: Share Lib存在Jar缺失 如果检测到缺失Jar,将输出“Share Lib jar file(s) not found on hdfs:”及缺失的Jar信息。 如果Share Lib Jar完整,将输出“All Share Lib jar file(s) found

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  • 上传第三方jar包时需要注意什么?

    上传第三方jar时需要注意什么? 请确保第三方jar包在本地JMeter工作时,位于JMeter根目录/lib/ext下。 请确保使用第三方jar的脚本在本地可以正常运行。 导入文件的名称长度上限为64字节(含后缀),大小上限为10M。 父主题: JMeter工程使用

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  • 使用DLI提交Spark Jar作业

    使用DLI提交Spark Jar作业 操作场景 DLI允许用户提交编译为Jar的Spark作业,Jar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,并将程序与数据和作业参数一起提交以运行作业。

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  • 上传jar类型分组资源(废弃)

    模块更新的unix时间戳。 is_async 否 Boolean 是否使用异步方式上传资源。默认值为“false”,表示不使用异步方式。推荐使用异步方式上传资源。 owner 否 String 资源拥有者。 description 否 String 资源模块描述。 module_name

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  • Spark jar 如何读取上传文件

    Spark jar 如何读取上传文件 Spark可以使用SparkFiles读取 –-file中提交上来的文件的本地路径,即:SparkFiles.get("上传的文件名")。 Driver中的文件路径与Executor中获取的路径位置是不一致的,所以不能将Driver中获取到的

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  • 使用Livy提交Spark Jar作业

    Livy工具jar资源到OBS桶路径下。 登录OBS控制台,在指定的OBS桶下创建一个存放Livy工具jar的资源目录。例如:“obs://bucket/livy/jars/”。 进入3.a中DLI Livy工具所在E CS 服务器的安装目录,获取以下jar,将获取的jar包上传到1

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  • Hadoop组件jar包位置和环境变量的位置在哪里?

    Hadoop组件jar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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  • 第三方jar包跨平台(x86、TaiShan)支持

    第三方jar跨平台(x86、TaiShan)支持 问题 用户自己写的jar(比如自定义udf)区分x86和TaiShan版本,如何让spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar(例如自定义udf)区分x86和TaiShan版本时,混合使用方案: 进入到服务端spark2x

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  • 第三方jar包跨平台(x86、TaiShan)支持

    第三方jar跨平台(x86、TaiShan)支持 问题 用户自己写的jar(例如自定义udf)区分x86和TaiShan版本,如何让Spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar(例如自定义udf)区分x86和TaiShan版本时,混合使用方案: 进入到服务端Spark2x

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  • install构建HBase Jar包失败报错Could not transfer artifact如何处理

    install构建HBase Jar失败报错Could not transfer artifact如何处理 问题 样例代码在进行maven编译构建jar时,Build Failed,提示错误信息:Could not transfer artifact org.apache.c

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