管理Jar作业程序包 程序包管理概述 创建 DLI 程序包 配置DLI程序包权限 修改DLI程序包所有者 DLI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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client：driver进程在客户端运行，运行结果在程序运行后直接输出。 --deploy-mode cluster：driver进程在Yarn的ApplicationMaster（AM）中运行，运行结果和日志在Yarn的WebUI界面输出。 进入Spark客户端目录，使用java -cp命令运行代码。 java

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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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~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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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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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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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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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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Spark Jar作业开发指南 使用Spark Jar作业读取和查询OBS数据 使用Spark作业访问DLI元数据 使用Spark作业跨源访问数据源 Spark Jar 使用DEW获取访问凭证读写OBS 获取Spark作业委托临时凭证用于访问其他云服务

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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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sjdbc4-*.jar”，与开源PgSQL服务不兼容导致报错。 处理步骤 用户在“pg_hba.conf”文件配置白名单。 驱动重复，集群自带，将其余驱动清除，所有Core节点上的gsjdbc4 jar包去掉，在sqoop/lib目录下添加PgSQL Jar包即可。 mv /o

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per，需要修改为准备好的开发用户。 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。 将user

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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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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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API请求 SMN：发送短信或邮件 MRSSpark：执行MRS服务的Spark作业 MapReduce：执行MRS服务的MapReduce作业 MRSFlinkJob: 执行MRS服务的FlinkJob作业。 MRSHetuEngine: 执行MRS服务的HetuEngine作业。

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选择队列。Flink Jar作业只能运行在通用队列上。 图2 选择队列 上传Jar包。 Flink版本需要和用户Jar包指定的Flink版本保持一致。 图3 上传Jar包 表2 参数说明 名称 描述 应用程序 用户自定义的程序包。在选择程序包之前需要将对应的Jar包上传至OBS桶中，

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使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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z2、gz压缩格式的数据。 目前MRS集群支持在线创建如下几种类型的作业： 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支持提交MapReduce Jar程序。 Spark：基于内存进行计算的分布式计算框架，MRS支持提交SparkSubmit、Spark

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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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