MapReduce服务 MRS

 

MapReduce服务(MapReduce Service)提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务,轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。包年更优惠,买1年只需付10个月费用

 
 

    mapreduce jar包依赖项 更多内容
  • 获取源码包、ODBC包以及依赖库

    获取源码、ODBC以及依赖库 基于ODBC开发所需的依赖库和头文件以及其获取方式如表1所示。 表1 ODBC应用程序开发环境准备 所需资源 获取方式 unixODBC源码 unixODBC源码获取参考地址:https://www.unixodbc.org/unixODBC-2

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  • 获取源码包、ODBC包以及依赖库

    获取源码、ODBC以及依赖库 基于ODBC开发所需的依赖库和头文件以及其获取方式如表1所示。 表1 ODBC应用程序开发环境准备 所需资源 获取方式 unixODBC源码 unixODBC源码获取参考地址:https://www.unixodbc.org/unixODBC-2

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  • 在本地Windows环境中调测MapReduce应用

    在MapReduce任务运行过程中禁止重启HDFS服务,否则可能会导致任务失败。 运行统计样例程序 确保样例工程依赖的所有jar已正常获取。 在IntelliJ IDEA开发环境中,打开样例工程中“LocalRunner.java”工程,右键工程,选择“Run > LocalRunner.main()”运行应用工程。

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  • Flink Jar作业开发基础样例

    指定类的参数列表,参数之间使用空格分隔。 依赖jar 用户自定义的依赖程序。在选择程序之前需要将对应的Jar包上传至OBS桶中,并在“数据管理>程序包管理”中创建程序类型选择“jar”,具体请参考创建程序。 其他依赖文件 用户自定义的依赖文件。在选择依赖文件之前需要将对应的文件上传

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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    xml文件路径。 打包成功之后,在工程根目录的“target”子目录下获取打好的jar,例如“MRTest-XXX.jar”,jar名称以实际打包结果为准。 上传生成的应用“MRTest-XXX.jar”到Linux客户端上,例如“/opt/client/conf”,与配置文件位于同一目录下。

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  • 获取源码包、ODBC包以及依赖库

    获取源码、ODBC以及依赖库 基于ODBC开发所需的依赖库和头文件以及其获取方式如表1所示。 表1 ODBC应用程序开发环境准备 所需资源 获取方式 unixODBC源码 unixODBC源码获取参考地址:https://www.unixodbc.org/unixODBC-2

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  • 在本地Windows环境中调测MapReduce应用

    xml、hiveclient.properties放入工程的conf目录。 确保样例工程依赖的所有Hive、HBase相关jar已正常获取。 打开MultiComponentLocalRunner.java,确认代码中System.setProperty("HADOOP_USER_NAME"

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  • jar

    jar_path 格式 无。 说明 jar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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  • 在Linux环境中调测MapReduce应用

    xml文件路径。 打包成功之后,在工程根目录的target子目录下获取打好的jar,例如“MRTest-XXX.jar”,jar名称以实际打包结果为准。 上传生成的应用“MRTest-XXX.jar”到Linux客户端上,例如/opt/client/conf,与配置文件位于同一目录下。

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  • 获取依赖包列表

    String 依赖唯一标志 size Long 依赖大小 name String 依赖名 file_name String 依赖文件名 description String 依赖描述。 version Long 依赖版本号 last_modified Long 依赖更新时间

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  • 获取指定依赖包(待废弃)

    Image Cangjie1.0 etag String 依赖唯一标志。 size Long 依赖大小。 name String 依赖名。 description String 依赖描述。 file_name String 依赖文件名。 状态码: 401 表4 响应Body参数

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  • 如何为函数添加依赖包?

    如何为函数添加依赖? 进入函数详情页面,在“代码”页签,单击“依赖代码”所在行的“添加依赖”。 公共依赖:此处的依赖为函数平台提供,您可以直接添加使用。 私有依赖:此处的依赖为用户自行制作上传的依赖。 完成后单击“保存”,完成依赖的添加。 父主题: 依赖包管理

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  • 制作函数的私有依赖包

    不要使用CNPM命令制作nodejs依赖。 然后将node_modules打包成zip即可生成一个既包含MySQL也包含redis的依赖。 Nodejs其他版本制作依赖过程与上述相同。 为Java函数制作依赖 使用Java编译型语言开发函数时,依赖需要在本地编译。开发Java函数中如何添加依赖包请参

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  • 在本地Windows环境中调测MapReduce应用

    xml、hiveclient.properties放入工程的conf目录。 确保样例工程依赖的所有Hive、HBase相关jar已正常获取。 打开MultiComponentLocalRunner.java,确认代码中System.setProperty("HADOOP_USER_NAME"

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  • 无法下载依赖的war、jar文件时怎么办?

    无法下载依赖的war、jar文件时怎么办? 问题现象 本地工具通过私有依赖库无法下载组件,报错为找不到对应的pom文件,日志信息提示如下: 原因分析 依赖中缺失对应的pom文件。 无论是通过gradle还是maven下载依赖,其顺序都为先下载pom文件,然后才是jar或者war,若云端不存在pom文件,则会下载失败。

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  • 常见jar包冲突处理方式

    常见jar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。而有一些 MRS 已经自带,这样就有可能造成代码使用的jar版本和集群自带的jar版本不一致,在使用过程中就有可能出现jar冲突的情况。 常见的jar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

    常见jar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。而有一些MRS已经自带,这样就有可能造成代码使用的jar版本和集群自带的jar版本不一致,在使用过程中就有可能出现jar冲突的情况。 常见的jar冲突报错有: 1、报错类找不到:java

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  • 引入jar包不正确导致Spark任务无法运行

    引入jar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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  • 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务

    可以将多个版本的MapReduce tar包上传至HDFS。不同的“mapred-site.xml”文件可以指向不同的位置。用户在此之后可以针对特定的“mapred-site.xml”文件运行任务。以下是一个针对x版本的MapReduce tar运行MapReduce任务的样例: hadoop

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  • Flink Jar 包冲突,导致作业提交失败

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

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  • JAR应用

    "javadbg", "name": "Jar Application", "request": "launch", "jar": { "path": "${workspaceRoot}/path/to/demo.jar", "console":

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