Flink Jar作业提交SQL样例程序 Flink Jar作业提交SQL样例程序开发思路 Flink Jar作业提交SQL样例程序（Java） 父主题： 开发Flink应用

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执行程序时引入的jackson相关包与集群自带的包版本不一致，导致报错，建议使用集群自带的jackson相关jar包。 集群jar包路径：客户端安装目录/Spark2x/spark/jars”或者“客户端安装目录/Spark/spark/jars”。 Spark jar包冲突也可以参考常见jar包冲突处理方式。

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found异常。 回答 当前版本的Spark内核直接依赖于kafka相关的jar包（结构流使用），因此提交结构流任务时，需要把Kafka相关jar包加入到结构流任务driver端的库目录下，确保driver能够正常加载kafka包。 解决方案 提交yarn-client模式的结构流任务时需要额外如下操作：

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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。 驱动类 在创建数据库连接之前，需要加载数据库驱动类“com.huawei

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HBase HBase jar包冲突列表 Jar包名称 描述 hbase-client-2.2.3-*.jar 连接HBase服务必须的jar包。 zookeeper-*.jar 连接ZooKeeper服务必须的jar包。 解决方案 使用 MRS 集群的ZooKeeper包“zookeeper*

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IDEA中导出的jar包复制到Linux客户端指定目录（例如“/opt/jarsource”）。 若业务需要访问外部组件，其所依赖的配置文件请参考相关开发指引，获取到配置文件后将配置文件放在1中指定的目录下。 若业务需要访问外部组件，其所依赖的jar包请参考相关开发指引，获取到jar包后将jar包放在1中指定的目录下。

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htrace-core-3.1.0-incubating.jar （真实复制的jar包） chown omm:ficommon htrace-core-3.1.0-incubating.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。 重新运行sqoop任务，产生报错如下：

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Kafka jar包冲突列表 Jar包名称 描述 kafka_2.11-*.jar 连接Kafka服务必须的jar包。 kafka-clients-*.jar 连接Kafka服务必须的jar包。 解决方案 Kafka不建议使用开源版本的包。 父主题： MRS应用开发开源jar包冲突列表说明

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执行程序时引入的jackson相关包与集群自带的包版本不一致，导致报错，建议使用集群自带的jackson相关jar包。 集群jar包路径：“客户端安装目录/Spark2x/spark/jars”或者“客户端安装目录/Spark/spark/jars”。 父主题： MRS应用开发开源jar包冲突列表说明

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-DskipTests=true 补充Spark环境所需jar包。 获取以下jar包，并补充或替换到Spark的jars目录下。 表1 获取Spark环境所需jar包 序号 jar包名称 获取途径 1 spring-web-5.3.24.jar https://mirrors.huaweicloud

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。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。该环境需要和clickhouse集群处于同一vpc和安全组，以保证网络连通。 前提条件 Linux环境已安装JDK，版本号需要和IntelliJ IDEA导出Jar包使用的JDK版本一致，并设置好Java环境变量。

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影响数据源中hdfs数据源的连接。 压缩包内的jar包放入工作目录：lib\edi\hadoop目录下。 此目录会内自带edi-hadoop-deps-4.4.1-SNAPSHOT.jar，如果不存在，从数据工厂4.4.1war包中复制一份放入。 edataexchange-hadoop依赖的jar包.zip。

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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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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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是：文件为自定义connector依赖包。 否：文件为非自定义connector依赖包。 是 名称 添加的依赖名称，需与上传的依赖包中connector的连接名一致。不支持上传同名依赖包。 kafka 注册jar jar包的上传方式： 上传文件：添加本地的jar包 指定路径：已准备好的依赖文件的HDFS路径

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场景三 原有程序包类的实现逻辑不变，重新打包程序包名。新创建的函数指定新JAR包名，类名保持不变。 在Spark SQL队列下已创建自定义函数F1，指定类名C1，Jar包名J1。 重新打包Jar包为J2，功能逻辑不变。新创建的自定义函数F2，指定类名C1，Jar包名J2。 新创建的自定义函数F2立即生效

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场景三 原有程序包类的实现逻辑不变，重新打包程序包名。新创建的函数指定新JAR包名，类名保持不变。 在Spark SQL队列下已创建自定义函数F1，指定类名C1，Jar包名J1。 重新打包Jar包为J2，功能逻辑不变。新创建的自定义函数F2，指定类名C1，Jar包名J2。 新创建的自定义函数F2立即生效

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file，单击“Next”。 图2 选择JAR file 勾选“src”和“conf”目录，导出Jar包到指定位置。单击两次“Next”。 图3 选择导出路径 单击“Finish”，完成导出Jar包。 执行Jar包。 在Linux客户端下执行Jar包的时候，先将应用开发环境中生成的Jar包拷贝上传至客户端

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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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Storm支持在Linux环境下打包。用户可以将从IntelliJ IDEA中导出的Jar包和需要的其他相关Jar包上传到Linux环境中执行打包。 打包业务的目的，是将IntelliJ IDEA代码生成的jar包与工程依赖的jar包，合并导出可提交的source.jar。 打包需使用storm-jartool工具，可在Windows或Linux上进行。

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