生成Storm应用Jar包 操作场景 通过命令行生成示例代码的jar包。 操作步骤 在Storm示例代码根目录执行如下命令打包："mvn package"。执行成功后，将会在target目录生成storm-examples-1.0.jar。 父主题： 调测Storm应用

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如何获取Spark Jar包？ 华为提供开源镜像站（网址为https://mirrors.huaweicloud.com/），各服务样例工程依赖的jar包都可在华为开源镜像站下载，剩余所依赖的开源jar包请直接从Maven中央库或者其他用户自定义的仓库地址下载。 本地环境使用开发

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引入jar包不正确导致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包不正确，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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管理Jar作业程序包 程序包管理概述 创建程序包 配置程序包权限 修改程序包所有者 程序包标签管理 DLI 内置依赖包 父主题： DLI常用管理操作

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jar_path 格式 无。 说明 jar包路径，该路径可以是本地路径也可以是HDFS路径。 父主题： 标示符

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常见jar包冲突处理方式 问题现象 Spark能对接很多的第三方工具，因此在使用过程中经常会依赖一堆的三方包。而有一些包MRS已经自带，这样就有可能造成代码使用的jar包版本和集群自带的jar包版本不一致，在使用过程中就有可能出现jar包冲突的情况。 常见的jar包冲突报错有： 1、报错类找不到：java

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常见jar包冲突处理方式 问题现象 Spark能对接很多的第三方工具，因此在使用过程中经常会依赖一堆的三方包。而有一些包MRS已经自带，这样就有可能造成代码使用的jar包版本和集群自带的jar包版本不一致，在使用过程中就有可能出现jar包冲突的情况。 常见的jar包冲突报错有： 1、报错类找不到：java

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常见jar包冲突处理方式 问题现象 Spark能对接很多的第三方工具，因此在使用过程中经常会依赖一堆的三方包。而有一些包MRS已经自带，这样就有可能造成代码使用的jar包版本和集群自带的jar包版本不一致，在使用过程中就有可能出现jar包冲突的情况。 常见的jar包冲突报错有： 1、报错类找不到：java

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常见jar包冲突处理方式 问题现象 Spark能对接很多的第三方工具，因此在使用过程中经常会依赖一堆的三方包。而有一些包MRS已经自带，这样就有可能造成代码使用的jar包版本和集群自带的jar包版本不一致，在使用过程中就有可能出现jar包冲突的情况。 常见的jar包冲突报错有： 1、报错类找不到：java

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JAR应用 使用此启动配置来运行打包在JAR文件中的应用程序。 启动配置属性 名称 描述 type 描述 type 调试器的类型。对于运行和调试Java代码，应将其设置为javadbg。 name 启动配置名称。 env 额外的环境变量 skipBuild 跳过程序的构建过程（设

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

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Success”，生成target目录，生成jar包在target目录中。 图6 编译完成，生成jar包 准备依赖的Jar包和配置文件。 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包导出，导出步骤请参考2，以及1导出的Jar包，上传到L

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ntelliJ IDEA导出Jar包使用的JDK版本一致。 当Linux环境所在主机不是集群中的节点时，需要在节点的hosts文件中设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。 已安装客户端时编译并运行程序 导出Jar包。 构建jar包方式有以下两种： 方法一： 选择“Maven

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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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如果您上传的Jar包中包含DLI Flink运行平台中已经存在的包，则会提示Flink Jar 包冲突，导致作用提交失败。 请参考DLI用户指南中提供的依赖包信息先将重复的包删除后再上传。 DLI内置依赖包请参考《 数据湖探索 用户指南》。 父主题： Flink Jar作业类

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ntelliJ IDEA导出Jar包使用的JDK版本一致。 当Linux环境所在主机不是集群中的节点时，需要在节点的hosts文件中设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。 已安装客户端时编译并运行程序 导出Jar包。 构建jar包方式有以下两种： 方法一： 选择“Maven

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执行以下命令运行Jar包： chmod +x /opt/jdbc_example -R cd /opt/jdbc_example java -jar hive-jdbc-example-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar 以上Jar包名称仅供参考，具体名称以实际生成为主。

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执行以下命令运行Jar包： chmod +x /opt/jdbc_example -R cd /opt/jdbc_example java -jar hive-jdbc-example-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar 以上Jar包名称仅供参考，具体名称以实际生成为主。

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注册UDF 构建Jar包。 构建Jar包方式有以下两种： 方法一： 选择“Maven > 样例工程名称 > Lifecycle > clean”，双击“clean”运行maven的clean命令。 选择“Maven > 样例工程名称 > Lifecycle > install”，

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普通集群需要注释掉安全配置部分代码，详情请参见2和2。 上面的命令行中，您可以根据不同样例工程，最小化选择其对应的运行依赖包。样例工程对应的运行依赖包详情，请参见1。 运行“Spark on HBase”样例程序 在工程目录下执行mvn package命令生成jar包，在工程目录target目录下获取，比

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配置完样例代码后，参考该章节操作导出Jar包并将jar包上传到接入LakeFormation客户端所在节点。 导出Jar包。 选择“Maven > 样例工程名称 > Lifecycle > clean”，双击“clean”运行maven的clean命令。 选择“Maven > 样例工程名称

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