/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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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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Java-SDK编译提示jar包冲突 问题现象 could not load a native library: netty_tcnative_osx_aarch_64 问题原因 netty-tcnative-boringssl-static版本太低。 解决方法 升级到以下版本即可解决。

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MRS 组件jar包版本与集群对应关系说明 MRS 3.2.0-LTS.1 表1 MRS 3.2.0-LTS.1版本集群Maven仓库的jar版本与组件的对应关系 组件 组件版本 jar版本 Flink 1.15.0 1.15.0-h0.cbu.mrs.320.r33 Hive 3

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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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is_protected Boolean 是否受保护。 当前版本不支持该功能。 group_id String 作业执行组ID。 jar_path String 执行程序Jar包或sql文件地址，需要满足如下要求： 最多为1023字符，不能包含;|&><'$特殊字符，且不可为空或全空格。

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内置依赖包 DLI 内置依赖包是平台默认提供的依赖包，用户打包Spark或Flink jar作业jar包时，不需要额外上传这些依赖包，以免与平台内置依赖包冲突。 Spark 3.1.1 依赖包 表1 Spark 3.1.1 依赖包 依赖包名称 accessors-smart-1.2

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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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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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MRS应用开发开源jar包冲突列表说明 HBase HDFS Kafka Spark

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xml”。 图3 “settings.xml”文件放置目录 参考信息 针对MapReduce提供的几个样例程序，其对应的依赖包如下： MapReduce统计样例程序 没有需要额外导入的jar包 MapReduce访问多组件样例程序 导入样例工程之后，如果需要使用访问多组件样例程序，请

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jars，而无需使用本地版本。因此在滚动升级中，即使NodeManager已经升级，应用程序仍然可以运行旧版本的Hadoop。 配置描述 首先，需要将指定版本的MapReduce tar包存放至HDFS中应用程序可以访问的目录下，如下所示： $HADOOP_HOME/bin/hdfs dfs -put hadoop-x

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xml”是对一组coordinator进行管理）与“job.properties”。 如果有实现代码，需要开发对应的jar包，例如Java Action；如果是Hive，则需要开发SQL文件。 上传配置文件与jar包（包括依赖的jar包）到HDFS，上传的路径取决于“workflow.xml”中的“oozie.wf

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有多处同时配置了资源队列时，此处配置的资源队列为最高优先级。 Flink作业资源包 是 选择Jar包。在选择Jar包之前，您需要先将Jar包上传至OBS桶中，并在“资源管理”页面中新建资源将Jar包添加到资源管理列表中，具体操作请参考新建资源。 重跑策略 否 从上一个检查点重跑 重新启动

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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，并在“数据管理>程序包管理”中创建程序包，具体操作请参考创建程序包。 内置依赖包请参考内置依赖包。 主类 指定加载的Jar包类名，如KafkaMessageStreaming。 默认：根据Jar包文件的Manifest文件指定。

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xml”。 图3 “settings.xml”文件放置目录 参考信息 针对MapReduce提供的几个样例程序，其对应的依赖包如下： MapReduce统计样例程序 没有需要额外导入的jar包。 MapReduce访问多组件样例程序 导入样例工程之后，如果需要使用访问多组件样例程序，

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program：存放用户程序 input：存放用户数据文件 进入program文件夹，选择“上传文件 > 添加文件”，从本地选择1中下载的程序包，然后单击“上传”，上传完成后如图2所示。 图2 程序列表 进入input文件夹，将2中准备的数据文件上传到input文件夹，上传完成后如图3所示。

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确保样例工程依赖的所有jar包已正常获取。 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。 运行多组件样例程序 在放置MapReduce工程样例的“../

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jars，而无需使用本地版本。因此在滚动升级中，即使NodeManager已经升级，应用程序仍然可以运行旧版本的Hadoop。 配置描述 首先，需要将指定版本的MapReduce tar包存放至HDFS中应用程序可以访问的目录下，如下所示： $HADOOP_HOME/bin/hdfs dfs -put hadoop-x

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ate命令查询。 下载MapReduce客户端程序到客户端机器中。 登录MRS Manager系统。 选择“服务管理 > 下载客户端”，下载客户端程序到客户端机器。 解压缩客户端文件包MRS_Services_Client.tar。安装包为tar格式，执行如下命令解压两次。 tar

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