可以参考如下命令，通过QEMU启动guest虚拟机运行Huawei LiteOS，因为realview-pbx-a9工程默认使能了SMP（多核），所以启动虚拟机时也需要设置-smp参数：$ qemu-system-arm -machine realview-pbx-a9 -smp 4 -m 512M -kernel out/realvie

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创建KafkaToKafka.properties程序包 创建Flink Jar作业并运行。 创建Flink Jar作业，在应用程序、其他依赖文件选择步骤3导入Flink Jar，并指定主类。 主要参数的填写说明： 所属队列：选择Flink Jar作业运行的队列。 应用程序：自定义的程序包 主类：指定 类

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步骤1：开发Jar包并上传数据至OBS DLI 控制台不提供Jar包的开发能力，您需要在线下完成Jar包的开发。Jar包的开发样例请参考Flink Jar开发基础样例。 参考Flink作业样例代码开发Flink Jar作业程序，编译并打包为“flink-examples.jar”。参考以下操作步骤上传该作业程序。

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烧录成功后，点击串口终端图标打开串口终端界面，设置端口（请根据实际使用的串口端口号进行设置），开启串口开关，开发板按下复位RESET按钮，可以看到串口输出，接收区输出的内容就是Huawei LiteOS启动后运行“Kernel Task Demo”的输出，如下图所示：Huawei LiteOS默认打开了Shell组件，可以在串口终端的“发

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Huawei LiteOS Studio通过“烧录”功能启动QEMU虚拟机运行Huawei LiteOS。如何配置“烧录器”并运行Huawei LiteOS，可以参考启动realview-pbx-a9仿真工程。烧录成功后，自动启动Huawei LiteOS，可以在“终端”界面中看

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导入并配置MapReduce样例工程 操作场景 MapReduce针对多个场景提供样例工程，帮助客户快速学习MapReduce工程。 以下操作步骤以导入MapReduce样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程 操作步骤 参考获取 MRS 应用开发样例工程，获取样例

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~32个字符。 类型 是 选择资源的文件类型： jar：用户jar文件。 pyFile：用户Python文件。 file：用户文件。 archive：用户AI模型文件。支持的文件后缀名为：zip、tgz、tar.gz、tar、jar。 资源位置 是 选择资源所在的位置，当前支持O

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准备HDFS应用运行环境 前提条件 1. 确认服务端HDFS组件已经安装，并正常运行。 2. 客户端运行环境已安装1.7或1.8版本的JDK 3. 获取客户端安装包MRS_Services_Client.tar 操作场景 在Linux上安装客户端。 操作步骤 客户端机器的时间与H

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导入并配置MapReduce样例工程 操作场景 MapReduce针对多个场景提供样例工程，帮助客户快速学习MapReduce工程。 以下操作步骤以导入MapReduce样例代码为例。操作流程如图1所示。 图1 导入样例工程流程 操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程，获取样例

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据迁移操作。这个MapReduce任务配置直接从Spark任务配置里面提取，但是Spark任务的net.topology.node.switch.mapping.impl配置项不是hadoop的默认值，需要使用Spark的jar包，因此MapReduce会报类找不到。 处理步骤 方案一：

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的作业。如果处于“运行中”状态的集群创建作业失败，请查看集群管理页面中相关组件健康情况。操作方法，请参见查看和定制集群监控指标。 MapReduce：提供快速并行处理大量数据的能力，是一种分布式数据处理模式和执行环境。MRS当前支持提交MapReduce Jar程序。 Spark

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jar”结尾，Flink和SparkSubmit需要以“.jar”或“.py”结尾。sql、jar、py不区分大小写。 运行程序参数 可选参数，为本次执行的作业配置相关优化参数（例如线程、内存、CPU核数等），用于优化资源使用效率，提升作业的执行性能。 常用运行程序参数如表2。 执行程序参数 可选参数，程序执行的关键

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parameters 是 String MapReduce作业参数 input 是 String 输入路径 MapReduce作业输入数据路径，可以为HDFS或者是OBS路径。 output 是 String 输出路径 MapReduce作业输出数据路径，可以为HDFS或者是OBS路径。

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打包项目 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。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在 服务器 的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在S

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source bigdata_env kinit test hadoop jar HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.1-*.jar wordcount "/user/example/input/*"

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示作业创建后是保存态，提交态，生产态。 保存态表示作业仅保存，无法调度运行，需要提交并审核通过后才能运行。 提交态表示作业保存后会自动提交，需要审核通过才能运行。 生产态表示作业跳过审批环节，创建后可以直接运行。注意：只有工作空间的管理员用户才能创建生产态的作业。 审批开关的配置请参见审批中心。

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"669476bd-89d2-45aa-8f1a-872d16de377e", "jar_path" : "s3a://jp-test1/program/hadoop-mapreduce-examples-2.4.1.jar", "input" : "s3a://jp-test1/input/"

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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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开发实时处理单任务MRS Flink Jar作业 前提条件 参见新建作业创建一个实时处理的单任务Flink Jar作业。 配置MRS Flink Jar作业 表1 配置MRS Flink Jar作业属性参数 参数 是否必选 说明 Flink作业名称 是 输入Flink作业名称。

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开发MapReduce应用 MapReduce统计样例程序 MapReduce访问多组件样例程序 父主题： MapReduce开发指南（普通模式）

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