打包Strom样例工程应用 操作场景 通过IntelliJ IDEA导出Jar包并指定导出jar包名称，比如“storm-examples.jar”。 操作步骤 若Storm-JDBC样例需要在Windows下运行，则需要替换配置文件路径；否则，不需要执行此步骤。 在IDEA界面右键单击“jdbc

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中间会出现弹窗让选择module，单击“OK”即可。 通过上述操作会出现libs图标以及对应依赖包所在位置，单击“OK”即可完成依赖包配置。 开发自定义关键字 创建包（至少创建一个层级的包）。 创建java类。 类名规则：类名可自定义，建议不超过100个字符，且有具体含义。 创建自定义关键字入口方法。

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xml提交到代码仓库，创建Ant类型的构建任务。 上传软件包到软件发布库中的构建包路径就可以按照上面build.xml说明的那样填写war包输出路径加上包名的格式。 保存任务，执行构建，构建成功之后就可以在软件发布库看到编译打包好的war包。 父主题： 通用构建问题

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/app/smartClassAdmin nohup java -jar smart_classroom_admin_backend.jar & Smart.jar包完善 伙伴提供的smart.jar包缺少两个文件，请联系其提供；如果伙伴已提供完善后的包可不执行 获取videorecord.rar，解压后放到

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bucketName 是 - OBS上的桶名称。该桶用于存放Spark程序中使用的jar包、Python程序文件、配置文件等。 obsPath 是 dli-spark-submit-resources OBS上存放jar包、Python程序文件、配置文件等的目录，该目录在bucketName

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

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jar作业jar包时，请不要上传平台已有的依赖包，以免与平台内置依赖包冲突。内置依赖包信息请参考 DLI 内置依赖包。 约束与限制 程序包支持删除，但不支持删除程序包组。 支持上传的程序包类型： JAR：用户jar文件。 PyFile：用户Python文件。 File：用户文件。 ModelFile：用户AI模型文件。

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SUCCESS”，生成target目录，生成Jar包在target目录中。 准备依赖的Jar包。 进入客户端安装目录，新建“lib”目录并将1生成的Jar包导入到该“lib”目录下，如 “/opt/client/lib” 进入Kafka客户端，将样例中Kafka依赖的Jar包复制到步骤2.a的lib目录下，例如：

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场景三 原有程序包类的实现逻辑不变，重新打包程序包名。新创建的函数指定新JAR包名，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包名J1。 重新打包Jar包为J2，功能逻辑不变。新创建的自定义函数F2，指定类名C1，Jar包名J2。 新创建的自定义函数F2立即生效

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场景三 原有程序包类的实现逻辑不变，重新打包程序包名。新创建的函数指定新JAR包名，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包名J1。 重新打包Jar包为J2，功能逻辑不变。新创建的自定义函数F2，指定类名C1，Jar包名J2。 新创建的自定义函数F2立即生效

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在“程序包管理”页面，单击右上角的“创建”创建程序包。 在“创建程序包”对话框，配置以下参数。 包类型：选择“JAR”。 OBS路径：程序包所在的OBS路径。 分组设置和组名称根据情况选择设置，方便后续识别和管理程序包。 单击“确定”，完成创建程序包。 创建UDF函数。 登录DLI管理控制

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以上传Jar包至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包使用的JDK版本一致。 操作步骤 导出Jar包。 右击样例工程，选择导出。 图1 导出Jar包 选择JAR file，单击“Next”。 图2 选择JAR file

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于PostgreSQL的应用程序可以直接移植到当前系统中使用。 gsjdbc200.jar：如果同一JVM进程内需要同时访问PostgreSQL及 GaussDB (DWS) 请使用该驱动包。该包主类名为“com.huawei.gauss200.jdbc.Driver”（即将“org

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Storm支持在Linux环境下打包。用户可以将从IntelliJ IDEA中导出的Jar包和需要的其他相关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包与工程依赖的jar包，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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图4 修改应用包配置文件3 图5 修改应用包配置文件4 上述所有配置均为数据库连接相关配置，修改为正确的数据库配置即可。 修改完成之后启动应用包，启动命令如下： java -jar audit-analysis-application.jar java -jar audit-a

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clean install” 编译完成，打印“BUILD SUCCESS”，生成target目录，生成jar包在target目录中。 准备依赖的Jar包。 进入IoTDB客户端，将1生成的jar包导入到IoTDB客户端的lib目录下，如“/opt/client/IoTDB/iotdb/lib”。

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IDEA中导出的jar包复制到“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包请参考相关开发指引，获取到jar包后将jar包放在1中指定的目录下。

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在“创建程序包”对话框，配置以下参数。 包类型：选择“JAR”。 OBS路径：程序包所在的OBS路径。 分组设置和组名称根据情况选择设置，方便后续识别和管理程序包。 单击“确定”，完成创建程序包。 图12 创建程序包 步骤7：创建Spark Jar作业 登录DLI控制台，单击“作业管理

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web下前端包 包名为：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包为：dce-admin

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found异常。 回答 当前版本的Spark内核直接依赖于kafka相关的jar包（结构流使用），因此提交结构流任务时，需要把Kafka相关jar包加入到结构流任务driver端的库目录下，确保driver能够正常加载kafka包。 解决方案 提交yarn-client模式的结构流任务时需要额外如下操作：

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found异常。 回答 当前版本的Spark内核直接依赖于Kafka相关的jar包（结构流使用），因此提交结构流任务时，需要把Kafka相关jar包加入到结构流任务driver端的库目录下，确保driver能够正常加载kafka包。 解决方案 提交yarn-client模式的结构流任务时需要额外如下操作：

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