永洪jar包 更多内容
  • 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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  • 使用Share Lib工具检查Oozie依赖Jar包正确性

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

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  • Flink Jar作业相关问题

    Flink Jar作业相关问题 Flink Jar作业是否支持上传配置文件,要如何操作? Flink Jar 冲突,导致提交失败 Flink Jar作业访问DWS启动异常,提示客户端连接数太多错误 Flink Jar作业运行报错,报错信息为Authentication failed

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  • Flink jar 如何连接SASL

    Flink jar 如何连接SASL_SSL? 使用Flink Jar连接开启SASL_SSL认证的Kafka。 具体操作请参考使用Flink Jar连接开启SASL_SSL认证的Kafka 父主题: Flink Jar作业相关问题

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  • 上传第三方jar包时需要注意什么?

    上传第三方jar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),大小上限为10M。 父主题: JMeter工程使用

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  • Hadoop组件jar包位置和环境变量的位置在哪里?

    Hadoop组件jar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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  • 创建并提交Spark Jar作业

    据至OBS中“spark-examples.jar”的路径,“分组设置”参数选择为“不分组”。 单击“确定”,完成创建程序。 程序创建成功后,您可以在“程序包管理”页面查看和选择使用对应的。 创建程序详细介绍请参考创建程序。 步骤4:提交Spark作业 在 DLI 管理控

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  • 上传jar类型分组资源(废弃)

    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。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。 owner 否 String 资源拥有者。 description 否 String 资源模块描述。 module_name

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  • 使用Livy提交Spark Jar作业

    Livy工具jar资源到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,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 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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  • 使用Flink Jar连接开启SASL

    程序包管理”,单击“创建”,创建Flink Jar对应的程序。代码样例请参考Kafaka ToKafakaExample.java样例、•SinkKafkaProducer.java样...、SourceKafkaConsumer.java...。 主要参数的填写说明: 类型:JAR OBS路径:Flink

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  • install构建HBase Jar包失败报错Could not transfer artifact如何处理

    install构建HBase Jar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时,Build Failed,提示错误信息:Could not transfer artifact org.apache.c

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  • 第三方jar包跨平台(x86、TaiShan)支持

    第三方jar跨平台(x86、TaiShan)支持 问题 用户自己写的jar(例如自定义udf)区分x86和TaiShan版本,如何让Spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar(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

    第三方jar跨平台(x86、TaiShan)支持 问题 用户自己写的jar(比如自定义udf)区分x86和TaiShan版本,如何让spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar(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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  • 上传JMeter脚本/CSV/第三方jar包/安装包等出错怎么办?

    上传JMeter脚本/CSV/第三方jar/安装等出错怎么办? 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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  • Spark任务由于内存不够或提交作业时未添加Jar包,作业卡住

    spark.blacklist.*. 原因分析 内存不足或提交作业时未添加Jar,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。 是,执行2。 否,添加Jar,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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  • 第三方jar包跨平台(x86、TaiShan)支持

    第三方jar跨平台(x86、TaiShan)支持 问题 用户自己写的jar(比如自定义udf)区分x86和TaiShan版本,如何让spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar(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

    第三方jar跨平台(x86、TaiShan)支持 问题 用户自己写的jar(例如自定义udf)区分x86和TaiShan版本,如何让Spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar(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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  • 无法下载依赖的war、jar文件

    无法下载依赖的war、jar文件 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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  • Spark Jar作业开发指南

    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-submit提交Spark Jar作业 使用Livy提交Spark Jar作业 使用Spark作业跨源访问数据源

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  • Flink Jar作业开发基础样例

    参数 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

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