规则引擎jar包 更多内容
  • FunctionGraph函数工程打包有哪些规范(限制)?

    如果函数工程引入了第三方依赖,可以将第三方依赖打成ZIP,在函数代码界面设置外部依赖;也可以将第三方依赖和函数工程文件一起打包。 将工程打成ZIP,上传到OBS存储桶。 Java 8 如果函数没有引用第三方件,可以直接将函数工程编译成Jar。 如果函数引用第三方件,将函数工程编译成Jar后,将所有依赖三方件和函数jar包打成ZIP包。

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  • 环境准备

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

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  • Linux下打包Storm业务

    IDEA中导出的jar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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  • 函数工程打包规范

    如果函数工程引入了第三方依赖,可以将第三方依赖打成ZIP,在函数代码界面设置外部依赖;也可以将第三方依赖和函数工程文件一起打包。 将工程打成ZIP,上传到OBS存储桶。 Java 8 如果函数没有引用第三方件,可以直接将函数工程编译成Jar。 如果函数引用第三方件,将函数工程编译成Jar后,将所有依赖三方件和函数jar包打成ZIP包。

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  • Hdfs、大数据相关驱动安装与Standalone模式local配置

    影响数据源中hdfs数据源的连接。 压缩内的jar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中复制一份放入。 edataexchange-hadoop依赖的jar.zip。

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  • 调测程序

    。在程序代码完成开发后,您可以上传Jar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使用的JDK版本一致,并设置好Java环境变量。

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  • Structured Streaming 任务提交方式变更

    found异常。 回答 当前版本的Spark内核直接依赖于Kafka相关的jar(结构流使用),因此提交结构流任务时,需要把Kafka相关jar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。 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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  • 在Linux环境中调测HBase应用

    切换到运行目录,执行以下命令,运行Jar。 java -jar hbase-springboot-*.jar 否,执行3。 准备依赖的Jar和配置文件。 在Linux环境新建目录,例如“/opt/test”,并创建子目录“lib”和“conf”。将样例工程中“lib”的Jar导出,导出步骤请

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  • 开发一个MRS Flink作业

    提示符框,输入如下命令,在本地生成已下载JAR的SHA256值,其中,“D:\wordcount.jar”为JAR的本地存放路径和JAR名,请根据实际情况修改。 certutil -hashfile D:\wordcount.jar SHA256 命令执行结果示例,如下所示:

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  • JDBC包与驱动类

    JDBC与驱动类 JDBC 从管理控制台下载名为dws_8.1.x_jdbc_driver.zip。 请参见下载JDBC或ODBC驱动。 解压后有两个JDBC的驱动jar: gsjdbc4.jar:与PostgreSQL保持兼容的驱动,其中类名、类结构与PostgreS

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  • 连上不同的JDBCServer,function不能正常使用

    er,所以需要重新add jar。 添加jar有两种方式:可以在启动spark-sql的时候添加jar,如spark-sql --jars /opt/test/two_udfs.jar;也可在spark-sql启动后再添加jar,如add jar /opt/test/two_udfs

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  • 连上不同的JDBCServer,function不能正常使用

    er,所以需要重新add jar。 添加jar有两种方式:可以在启动spark-sql的时候添加jar,如spark-sql --jars /opt/test/two_udfs.jar;也可在spark-sql启动后再添加jar,如add jar /opt/test/two_udfs

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  • 环境准备

    -DskipTests=true 准备并补充替换Hive内核相关的jar。 获取以下jar,并补充或替换到Hive安装环境的lib目录下。 表1 获取Hive环境所需jar 序号 jar名称 获取途径 1 spring-web-5.3.24.jar https://mirrors.huaweicloud

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  • Windows下打包Storm业务

    IDEA中导出的jar复制到“lib”目录下,并解压。 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请参考相关开发指引,获取到jar后将jar放在1中指定的目录下。

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  • 打包Storm样例工程应用

    打包Storm样例工程应用 操作场景 通过IntelliJ IDEA导出Jar并指定导出jar名称,比如“storm-examples.jar”。 操作步骤 若Storm-JDBC样例需要在Windows下运行,则需要替换配置文件路径;否则,不需要执行此步骤。 在IDEA界面右键单击“jdbc

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  • 打包Strom样例工程应用

    打包Strom样例工程应用 操作场景 通过IntelliJ IDEA导出Jar并指定导出jar名称,比如“storm-examples.jar”。 操作步骤 若Storm-JDBC样例需要在Windows下运行,则需要替换配置文件路径;否则,不需要执行此步骤。 在IDEA界面右键单击“jdbc

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  • 导入并配置Flink样例工程

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

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  • Storm-HDFS开发指引

    导出本地jar,请参见打包Strom样例工程应用。 将1导出的本地Jar,4中获取的配置文件和5中获取的jar包合并统一打出完整的业务jar,请参见打包Strom应用业务。 执行命令提交拓扑。 storm jar /opt/jartarget/source.jar com.huawei

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  • 组织关联平台应用部署

    将前端上传至 服务器 /usr/local/web下前端 yunpi-base-mgr 修改配置信息将请求后端网关地址进行修改 Vim config.js 将后端包上传至服务器/usr/local/web下 图1 上传 服务的配置修改及启动 修改所有jar服务连接nacos配置的信息如下标红处。

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  • 导入导出规则

    “查看控制台”,进入实例控制台。 在左侧的导航栏选择“设备集成 LINK > 规则引擎”,在“规则引擎”页签中单击“导入规则”。 在弹窗中选择本地保存的规则文件,并导入。 导入成功后,在页面的规则引擎列表中可查看导入的规则。 导出规则 登录ROMA Connect控制台,在“实例

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  • 使用Spark Jar作业读取和查询OBS数据

    在“创建程序”对话框,配置以下参数。 类型:选择“JAR”。 OBS路径:程序所在的OBS路径。 分组设置和组名称根据情况选择设置,方便后续识别和管理程序。 单击“确定”,完成创建程序。 图12 创建程序 步骤7:创建Spark Jar作业 登录 DLI 控制台,单击“作业管理

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