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  • Flink Jar作业开发指南

    Flink Jar作业开发指南 流生态作业开发指引 Flink Jar作业开发基础样例 使用Flink Jar写入数据到OBS开发指南 使用Flink Jar连接开启SASL_SSL认证的Kafka 使用Flink Jar读写DIS开发指南

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  • HBase

    HBase HBase jar冲突列表 Jar名称 描述 hbase-client-2.2.3-*.jar 连接HBase服务必须的jar。 zookeeper-*.jar 连接ZooKeeper服务必须的jar。 解决方案 使用 MRS 集群内的ZooKeeper“zookeeper*

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  • Kafka

    Kafka jar冲突列表 Jar名称 描述 kafka_2.11-*.jar 连接Kafka服务必须的jar。 kafka-clients-*.jar 连接Kafka服务必须的jar。 解决方案 Kafka不建议使用开源版本的。 父主题: MRS应用开发开源jar冲突列表说明

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  • Spark2x

    执行程序时引入的jackson相关与集群自带的版本不一致,导致报错,建议使用集群自带的jackson相关jar。 集群jar路径:客户端安装目录/Spark2x/spark/jars”或者“客户端安装目录/Spark/spark/jars”。 Spark jar冲突也可以参考常见jar冲突处理方式。

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

    install编译构建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

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  • Standalone模式spark配置

    k上需要额外加载的jar的路径,jar需要放在spark所在 服务器 上。如果spark是集群环境,则每个节点都需要放入jar,且路径相同。 Spark所需jar 所需jar包在数据工厂4.4.1war中lib目录下,复制即可。 表1 jar jar 必须 说明 ecore-1

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

    install编译构建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

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  • HBase

    HBase HBase jar冲突列表 Jar名称 描述 hbase-client-2.2.3-*.jar 连接HBase服务必须的jar。 zookeeper-*.jar 连接ZooKeeper服务必须的jar。 解决方案 使用MRS集群的ZooKeeper“zookeeper*

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  • 安装客户端时编译并运行程序

    file,单击“Next”。 图2 选择JAR file 勾选“src”和“conf”目录,导出Jar到指定位置。单击两次“Next”。 图3 选择导出路径 单击“Finish”,完成导出Jar。 执行Jar。 在Linux客户端下执行Jar的时候,先将应用开发环境中生成的Jar拷贝上传至客户端

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  • Kafka

    Kafka jar冲突列表 Jar名称 描述 kafka_2.11-*.jar 连接Kafka服务必须的jar。 kafka-clients-*.jar 连接Kafka服务必须的jar。 解决方案 Kafka不建议使用开源版本的。 父主题: MRS应用开发开源jar冲突列表说明

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  • Spark

    执行程序时引入的jackson相关与集群自带的版本不一致,导致报错,建议使用集群自带的jackson相关jar。 集群jar路径:“客户端安装目录/Spark2x/spark/jars”或者“客户端安装目录/Spark/spark/jars”。 父主题: MRS应用开发开源jar冲突列表说明

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  • 通过Hue创建Sqoop任务将数据从HBase导入HDFS时报错

    htrace-core-3.1.0-incubating.jar (真实复制的jar) chown omm:ficommon htrace-core-3.1.0-incubating.jar (真实复制的jar) 查看hosts文件,对其他所有节点进行同样的复制jar操作。 重新运行sqoop任务,产生报错如下:

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  • 配置FlinkServer作业中添加第三方依赖jar

    是:文件为自定义connector依赖。 否:文件为非自定义connector依赖。 是 名称 添加的依赖名称,需与上传的依赖中connector的连接名一致。不支持上传同名依赖。 kafka 注册jar jar的上传方式: 上传文件:添加本地的jar 指定路径:已准备好的依赖文件的HDFS路径

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  • 导入并配置Flink样例工程

    请从Flink服务端安装目录获取相关的依赖。 请从Kafka环境中获取Kafka依赖。 具体依赖请查看样例工程运行依赖参考信息。 样例工程运行依赖参考信息 Flink客户端lib目录、opt目录中都有flink jar,其中lib目录中默认是flink核心jar,opt目录中是对接外部

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  • 使用Spark Jar作业读取和查询OBS数据

    0-SNAPSHOT.jarJar文件上传到OBS路径下。 将Jar文件上传到 DLI 的程序包管理中,方便后续统一管理。 登录DLI管理控制台,单击“数据管理 > 程序包管理”。 在“程序包管理”页面,单击右上角的“创建程序”。 在“创建程序”对话框,配置以下参数。 类型:选择“JAR”。

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  • 未安装客户端时编译并运行程序

    以上传Jar至Linux环境中运行应用。 前提条件 Linux环境已安装JDK,版本号需要和Eclipse导出Jar使用的JDK版本一致。 操作步骤 导出Jar。 右击样例工程,选择导出。 图1 导出Jar 选择JAR file,单击“Next”。 图2 选择JAR file

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  • 创建函数

    场景三 原有程序类的实现逻辑不变,重新打包程序名。新创建的函数指定新JAR名,类名保持不变。 在Spark SQL队列下已创建自定义函数F1,指定类名C1,Jar名J1。 重新打包Jar为J2,功能逻辑不变。新创建的自定义函数F2,指定类名C1,Jar名J2。 新创建的自定义函数F2立即生效

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  • 创建函数

    场景三 原有程序类的实现逻辑不变,重新打包程序名。新创建的函数指定新JAR名,类名保持不变。 在Spark SQL队列下已创建自定义函数F1,指定类名C1,Jar名J1。 重新打包Jar为J2,功能逻辑不变。新创建的自定义函数F2,指定类名C1,Jar名J2。 新创建的自定义函数F2立即生效

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  • Linux下打包Storm业务

    Storm支持在Linux环境下打包。用户可以将从IntelliJ IDEA中导出的Jar和需要的其他相关Jar包上传到Linux环境中执行打包。 打包业务的目的,是将IntelliJ IDEA代码生成的jar与工程依赖的jar,合并导出可提交的source.jar。 打包需使用storm-jartool工具,可在Windows或Linux上进行。

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  • 共享交换平台的部署

    web下前端 名为:yunpi-web 将前端包上传至服务器/usr/local/web下 修改/yunpi-web/config文件夹下的config.js Vim config.js 修改网关地址 图1 上传 后台服务的启动与配置。 配置jar服务: Jar为:dce-admin

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  • Windows下打包Storm业务

    IDEA中导出的jar复制到“lib”目录下,并解压。 若业务需要访问外部组件,其所依赖的配置文件请参考相关开发指引,获取到配置文件后将配置文件放在1中指定的目录下。 若业务需要访问外部组件,其所依赖的jar请参考相关开发指引,获取到jar后将jar放在1中指定的目录下。

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