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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Flink Jar 包冲突，导致提交失败 问题描述 用户Flink程序的依赖包与 DLI Flink平台的内置依赖包冲突，导致提交失败。 解决方案 查看是否已包含DLI Flink运行平台中已经存在的包，如果存在，则需要将自己的Jar包删除。 DLI内置依赖包请参考《 数据湖探索 用户指南》。

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ostgre驱动包gsjdbc4-*.jar，与开源postgre服务不兼容导致报错。 解决方案： 在每台MRS NodeManager实例所在节点上移动驱动包gsjdbc4-*.jar到tmp目录下。 mv /opt/Bigdata/ FusionInsight _HD_*/1_*

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。 前提条件 用户已经将运行作业所需的程序包和数据文件上传至OBS系统或HDFS中。 如果用户将程序包和数据文件上传至OBS中，需要先创建OBS委托并与MRS集群绑定，具体请参考配置存算分离集群（委托方式）。 通过界面提交作业 登录MRS管理控制台。 选择“现有集群”，选中一个运

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tings.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包，例如“HDFSTest-XXX.jar”，jar包名称以实际打包结果为准。 将导出的Jar包上传至Linux客户端运行环境的任意目录下，例如“/opt/client”。 配置环境变量：

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

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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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L驱动包“gsjdbc4-*.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。

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下载的Flink作业资源包需要进行JAR包完整性校验。Windows操作系统下，打开本地命令提示符框，输入如下命令，在本地生成已下载JAR包的SHA256值，其中，“D:\wordcount.jar”为JAR包的本地存放路径和JAR包名，请根据实际情况修改。 certutil -hashfile

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单击“添加”，打开“添加作业”对话框。 “作业类型”选择“MapReduce”，并配置其他作业信息。 表1 作业配置信息 参数 参数说明 作业名称 作业名称，只能由字母、数字、中划线和下划线组成，并且长度为1～64个字符。 说明： 建议不同的作业设置不同的名称。 执行程序路径 待执行程序包地址，需要满足如下要求：

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创建资源名称为test的资源，资源类型为jar，资源文件所在OBS路径为obs://dlf-test/hadoop-mapreduce-examples-2.4.1.jar，资源主Jar包所依赖的JAR包、properties文件为obs://dlf-test/depend1.jar","obs://dlf-test/depend2

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obs://OBS并行文件系统名称/hadoop1 执行以下Yarn任务访问OBS： yarn jar 客户端安装目录/HDFS/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar pi -Dmapreduce.job.hdfs-servers=NAMESERVICE

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MB），则会触发使用distcp的MapReduce任务来执行数据迁移操作。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。

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MRS组件jar包版本与集群对应关系说明 MRS 3.1.5 表1 MRS 3.1.5版本集群jar版本 组件 组件版本 jar版本 Flink 1.12.2 1.12.2-hw-ei-315008 Hive 3.1.0 3.1.0-hw-ei- 315008 Tez 0.9.2

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b/spark2x/ 当HDFS目录“/user/oozie/share”中的Jar包发生变化时，需要重启Oozie服务。 上传Oozie配置文件以及Jar包至HDFS： hdfs dfs -mkdir /user/exampleUser hdfs dfs -put -f /op

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配置MapReduce任务推测执行 操作场景 当集群规模很大时（如几百上千台节点的集群），个别机器出现软硬件故障的概率就变大了，并且会因此延长整个任务的执行时间（跑完的任务都在等出问题的机器跑结束）。推测执行通过将一个task分给多台机器跑，取先运行完的那个，会很好的解决这个问题。对于小集群，可以将这个功能关闭。

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配置MapReduce任务推测执行 操作场景 当集群规模很大时（如几百上千台节点的集群），个别机器出现软硬件故障的概率就变大了，并且会因此延长整个任务的执行时间（跑完的任务都在等出问题的机器跑结束）。推测执行通过将一个task分给多台机器跑，取先运行完的那个，会很好的解决这个问题。对于小集群，可以将这个功能关闭。

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/opt/client/Spark2x/spark/jars/*.jar /user/oozie/share/lib/spark2x/ 当HDFS目录“/user/oozie/share”中的Jar包发生变化时，需要重启Oozie服务。 上传Oozie配置文件以及Jar包至HDFS： hdfs dfs -mkdir

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主Jar包所依赖的JAR包、properties文件。总的长度不能超过10240个字符。 dependPackages 否 List<DependPackage> 主Jar包所依赖的JAR包、properties文件。总的长度不能超过10240个字符。同时存在dependFiles和dependPackages时，优先解析该字段。

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Web UI页面 查看MapReduce应用运行结果数据。 当用户在Linux环境下执行yarn jar mapreduce-example.jar命令后，可以通过执行结果显示正在执行的应用的运行情况。例如： yarn jar mapreduce-example.jar /tmp/mapred/example/input/

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