log中出现如下类似日志时，表示Jar包生成成功，您可以从1.c中配置的路径下获取到Jar包。 21:25:43 Compilation completed successfully in 36 sec 将2中生成的Jar包（如FlinkStreamJavaExample.jar）复制到Flin

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st-client-example”（Linux环境），将1中生成的“target”目录下包名中含有“-with-dependencies”字段的Jar包放进该路径下，并在该目录下创建子目录“src/main/resources"。将hive-rest-client-exampl

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别生成Jar包，并上传至运行此应用的Spark节点中。生成Jar包的操作步骤请参见在Linux环境中调测Spark应用章节。 SparkLauncher程序的编译依赖包为spark-launcher_2.12-3.1.1-hw-ei-311001-SNAPSHOT.jar，请从软

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log中出现如下类似日志时，表示Jar包生成成功。您可以从1.c中配置的路径下获取到Jar包。 21:25:43 Compilation completed successfully in 36 sec 将2中生成的Jar包（如FlinkStreamJavaExample.jar）拷贝到Linu

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用户提交结构流任务时，通常需要通过--jars命令指定kafka相关jar包的路径，当前版本用户除了这一步外还需要将$SPARK_HOME/jars/streamingClient010目录中的kafka-clients jar包复制到$SPARK_HOME/jars目录下，否则会报class

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lient/Flink/flink/conf”作为作为运行目录，将1中生成的“target”目录下包名中含有“flink-dws-sink-example-1.0.0-SNAPSHOT”字段的Jar包放进该路径。 执行以下命令创建yarn-session。 yarn-session

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在Linux调测程序 导出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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lient/Flink/flink/conf”作为作为运行目录，将1中生成的“target”目录下包名中含有“flink-dws-sink-example-1.0.0-SNAPSHOT”字段的Jar包放进该路径。 执行以下命令创建yarn-session。 yarn-session

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在Linux调测程序 导出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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在Linux调测程序 导出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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序分别生成Jar包，并上传至运行此应用的Spark节点中。 SparkLauncher程序的编译依赖包为spark-launcher_2.10-1.5.1.jar。 用户应用程序的编译依赖包根据代码不同而不同，需用户根据自己编写的代码进行加载。 将运行程序的依赖Jar包上传至需要

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通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 编译打包前，样例代码中的user.keytab、krb5.conf文件路径需要修改为该文件所在客户端 服务器 的实际路径。 运行Python样例代码无需通过Maven打包，只需要上传user

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制作镜像包或插件包 将jar包转换为镜像包或插件包。 若制作镜像包以容器化方式部署应用，不支持在一个容器内运行多个集成ModuleSDK的软件进程或者重启集成ModuleSDK的软件进程，会导致鉴权失败等问题。 镜像包打包 上传打包的项目。 将jar文件上传到联网的linux机器

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sh之前，应预先将Flink应用程序的运行依赖包复制到客户端目录{client_install_home}/Flink/flink/lib下，应用程序运行依赖包请参考样例工程运行依赖包参考信息。 不同的样例工程使用的依赖包可能会有冲突，在运行新的样例工程时需删除旧的样例工程复制至

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* 命令行方式远程提交 * 步骤如下： * 打包成Jar包，然后在客户端命令行上面进行提交 * 远程提交的时候，要先将该应用程序和其他外部依赖(非excemple工程提供，用户自己程序依赖)的jar包打包成一个大的jar包

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添加Artifacts 选择“extract to the target JAR”后，单击“OK”。 您可以根据实际情况设置Jar包的名称、类型以及输出路径。 为避免导入不必要Jar包引起Jar包冲突，您只需要加载IoTDB相关的基础Jar包，分别是： flink-iotdb-connector-*

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* 命令行方式远程提交 * 步骤如下： * 打包成Jar包，然后在客户端命令行上面进行提交 * 远程提交的时候，要先将该应用程序和其他外部依赖(非excemple工程提供，用户自己程序依赖)的jar包打包成一个大的jar包

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用户提交结构流任务时，通常需要通过--jars命令指定kafka相关jar包的路径，当前版本用户除了这一步外还需要将$SPARK_HOME/jars/streamingClient010目录中的kafka-clients jar包复制到$SPARK_HOME/jars目录下，否则会报class

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priority=<priority> [path1] [path2] 命令行中参数含义为： <jar>：指定需要运行的jar包名称。 [mainClass]：指jar包应用工程中的类得main方法。 <priority>：指定任务的优先级，其取值可为：VERY_HIGH、HIGH、NORMAL、LOW、VERY_LOW。

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priority=<priority> [path1] [path2] 命令行中参数含义为： <jar>：指定需要运行的jar包名称。 [mainClass]：指jar包应用工程中的类得main方法。 <priority>：指定任务的优先级，其取值可为：VERY_HIGH、HIGH、NORMAL、LOW、VERY_LOW。

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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环境中编包并运行Spark程序章节中导出jar包的操作步骤。 java -cp $SPARK_HOME/conf:$SPARK_HOME

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