用户已上传到 DLI 资源管理系统的程序包名，用户自定义作业主类所在的jar包。 dependency_jars 否 Array of Strings 用户已上传到DLI资源管理系统的程序包名，用户自定义作业的其他依赖包。 示例“myGroup/test.jar,myGroup/test1.jar”。 dependency_files

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用户已上传到DLI资源管理系统的程序包名，用户自定义作业主类所在的jar包。 dependency_jars 否 Array of Strings 用户已上传到DLI资源管理系统的程序包名，用户自定义作业的其他依赖包。 示例“myGroup/test.jar,myGroup/test1.jar”。 dependency_files

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MRS 应用开发开源jar包冲突列表说明 HBase HDFS Kafka Spark2x

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打包Flink jar作业jar包时，为避免包信息冲突，不需要上传系统已有的内置依赖包。 内置依赖包请参考DLI内置依赖包。 其他依赖文件 用户自定义的依赖文件。其他依赖文件需要自行在代码中引用。 依赖文件的管理方式： 上传OBS管理程序包：提前将对应的依赖文件上传至OBS桶中。并在此处选择对应的OBS路径。

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引入jar包不正确导致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包不正确，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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查看检查结果。包括以下几种情况： Share Lib存在Jar包缺失 如果检测到缺失Jar包，将输出“Share Lib jar file(s) not found on hdfs：”及缺失的Jar包信息。 如果Share Lib Jar包完整，将输出“All Share Lib jar file(s) found

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Hadoop组件jar包位置和环境变量的位置在哪里？ hadoopstreaming.jar位置在/opt/share/hadoop-streaming-*目录下。其中*由Hadoop版本决定。 jdk环境变量：/opt/client/JDK/component_env Hado

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上传第三方jar包时需要注意什么？ 请确保第三方jar包在本地JMeter工作时，位于JMeter根目录/lib/ext下。 请确保使用第三方jar包的脚本在本地可以正常运行。 导入文件的名称长度上限为64字节(含后缀)，大小上限专业版为10M，企业版为80M。 父主题： JMeter工程使用

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Livy工具jar资源包到OBS桶路径下。 登录OBS控制台，在指定的OBS桶下创建一个存放Livy工具jar包的资源目录。例如：“obs://bucket/livy/jars/”。 进入3.a中DLI Livy工具所在E CS 服务器的安装目录，获取以下jar包，将获取的jar包上传到1

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Spark jar 如何读取上传文件 Spark可以使用SparkFiles读取 –-file中提交上来的文件的本地路径，即：SparkFiles.get("上传的文件名")。 Driver中的文件路径与Executor中获取的路径位置是不一致的，所以不能将Driver中获取到的

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install构建HBase Jar包失败报错Could not transfer artifact如何处理 问题 样例代码在进行maven编译构建jar包时，Build Failed，提示错误信息：Could not transfer artifact org.apache.c

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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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上传JMeter脚本/CSV/第三方jar包/安装包等出错怎么办？ 如果上传时出错，请确保是在公网中使用性能测试服务，不是在内网中使用性能测试服务。 父主题： JMeter工程使用

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MRS集群组件如何管理和使用第三方jar包 MRS集群内部分组件支持使用自定义的第三方jar包来满足组件的定制化需求，如果用户应用在使用组件时调用了第三方jar包，可放置到每个节点上指定目录中，重启组件后该目录下的jar会被相应的组件程序自动加载。 放置目录为：组件安装节点的“<

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spark.blacklist.*. 原因分析 内存不足或提交作业时未添加Jar包，导致Spark提交的作业任务长时间处于pending状态。 处理步骤 检查提交作业时是否添加Jar包。 是，执行2。 否，添加Jar包，执行作业正常，操作结束。如果执行作业任务长时间处于pending状态，执行2。

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模块更新的unix时间戳。 is_async 否 Boolean 是否使用异步方式上传资源包。默认值为“false”，表示不使用异步方式。推荐使用异步方式上传资源包。 owner 否 String 资源包拥有者。 description 否 String 资源模块描述。 module_name

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使用DLI提交Spark Jar作业 操作场景 DLI允许用户提交编译为Jar包的Spark作业，Jar包中包含了Jar作业执行所需的代码和依赖信息，用于在数据查询、数据分析、机器学习等特定的数据处理任务中使用。在提交Spark Jar作业前，将程序包上传至OBS，并将程序包与数据和作业参数一起提交以运行作业。

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第三方jar包跨平台（x86、TaiShan）支持 问题 用户自己写的jar包(比如自定义udf包)区分x86和TaiShan版本，如何让spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar包（例如自定义udf）区分x86和TaiShan版本时，混合使用方案： 进入到服务端spark2x

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第三方jar包跨平台（x86、TaiShan）支持 问题 用户自己写的jar包（例如自定义udf包）区分x86和TaiShan版本，如何让Spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar包（例如自定义udf）区分x86和TaiShan版本时，混合使用方案： 进入到服务端Spark2x

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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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第三方jar包跨平台（x86、TaiShan）支持 问题 用户自己写的jar包(比如自定义udf包)区分x86和TaiShan版本，如何让spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar包（例如自定义udf）区分x86和TaiShan版本时，混合使用方案： 进入到服务端spark2x

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