中设置的镜像名称及版本。 依赖jar包（--jars） 运行spark作业依赖的jars。可以输入jar包名称，也可以输入对应jar包文件的的OBS路径，格式为：obs://桶名/文件夹路径名/包名。 依赖python文件（--py-flies） 运行spark作业依赖的py-f

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异常状态下的任务仍然会计费，而长时间异常的任务无法续传和恢复。设置任务异常自动结束天数后，异常且超时的任务将会自动结束，以免产生不必要的费用。 回放任务提交后，您可在“录制回放管理”页面，查看并管理自己的任务。 您可查看任务提交后的状态，状态请参见任务状态说明。 在任务列表的右上角，单击刷新列表，可查看到最新的任务状态。

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异常状态下的任务仍然会计费，而长时间异常的任务无法续传和恢复。设置任务异常自动结束天数后，异常且超时的任务将会自动结束，以免产生不必要的费用。 回放任务提交后，您可在“录制回放管理”页面，查看并管理自己的任务。 您可查看任务提交后的状态，状态请参见任务状态说明。 在任务列表的右上角，单击刷新列表，可查看到最新的任务状态。

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sparkResource的安装目录（这个集群安装过程中可能会安装在多个节点上，随便进入一个安装节点，cd到sparkResource的安装目录）。 准备好自己的jar包例如xx.jar的x86版本和TaiShan版本。将x86版本和TaiShan版本的xx.jar分别复制到当前目录的x86文件夹和TaiShan文件夹里面。

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重启后，需要更新客户端配置。按照客户端所在的机器类型（x86、TaiShan）复制xx.jar的相应版本到客户端的Spark2x安装目录“${install_home}/Spark2x/spark/jars”文件夹中。${install_home}是用户的客户端安装路径，用户需要填写实际的安装目录；若本地的安装目录

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无法下载依赖的war、jar文件时怎么办？ 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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memory，根据作业的需要调大或者调小该值，具体以提交的Spark作业的复杂度和内存需要为参考（一般调大）。 如果使用到SparkJDBC作业，搜索并修改SPARK_EXECUTOR_MEMORY和SPARK_DRIVER_MEMORY两个参数取值，具体以提交的Spark作业的复杂度和内存需要为参考（一般调大）。

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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“<集群安装目录>/third_lib/<组件名>”目录。

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。这是由于当前MRS上的权限模型是在Manager上维护的，所以不同集群间的Hive元数据切换，不能自动把用户/用户组的权限同步到另一个集群的Manager上。 对于MRS 3.x之前版本，当用户选择的数据连接为“RDS服务MySQL数据库”时，请确保使用的数据库用户为root用

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MySQL原生的DDL工具 Copy算法 按照原表定义创建一个新的临时表。 对原表加写锁（禁止DML）。 在1建立的临时表执行DDL。 将原表中的数据copy到临时表。 释放原表的写锁。 将原表删除，并将临时表重命名为原表。 采用copy方式期间需要锁表，禁止DML写操作。当Lock

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MySQL原生的DDL工具 Copy算法 按照原表定义创建一个新的临时表。 对原表加写锁（禁止DML）。 在1建立的临时表执行DDL。 将原表中的数据copy到临时表。 释放原表的写锁。 将原表删除，并将临时表重命名为原表。 采用copy方式期间需要锁表，禁止DML写操作。当Lock

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窗中上传驱动，或在该弹窗中指定已上传的驱动文件。 数据源认证及其他功能配置 用户名 是 数据库的用户名，创建集群的时候，输入的用户名。 密码 是 数据库的访问密码，创建集群的时候，输入的密码。 父主题： 配置 DataArts Studio 数据连接参数

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sparkResource的安装目录（这个集群安装过程中可能会安装在多个节点上，随便进入一个安装节点，cd到sparkResource的安装目录）。 准备好自己的jar包例如xx.jar的x86版本和TaiShan版本。将x86版本和TaiShan版本的xx.jar分别复制到当前目录的x86文件夹和TaiShan文件夹里面。

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重启后，需要更新客户端配置。按照客户端所在的机器类型（x86、TaiShan）复制xx.jar的相应版本到客户端的Spark2x安装目录“${install_home}/Spark2x/spark/jars”文件夹中。${install_home}是用户的客户端安装路径，用户需要填写实际的安装目录；若本地的安装目录

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用户已上传到 DLI 资源管理系统的类型为jar的程序包名。也支持指定OBS路径，例如：obs://桶名/包名。 pyFiles 否 Array of Strings 用户已上传到DLI资源管理系统的类型为pyFile的资源包名。也支持指定OBS路径，例如：obs://桶名/包名。 files 否

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Spark2x Spark2x jar包冲突列表 Jar包名称 描述 处理方案 spark-core_2.1.1-*.jar Spark任务的核心jar包。 Spark可以直接使用开源同版本的spark包运行样例代码，但是不同版本的spark-core包在使用的时候可能互相序列化ID不一样，建议使用集群自带jar包。

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是否可以通过直接更改pom.xml文件中的依赖ID来调用软件发布库中的jar包？ 不可以。 因为发布库的软件包是用于部署，而不是用于编译构建过程中的依赖。 如果需要引用依赖，请将依赖包上传至私有依赖库中。 父主题： 软件发布库

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连接字符串。 主机IP地址 填写数据库的连接IP地址。 端口 填写数据库的连接端口号。 数据库名 填写要连接的数据库名。 用户名 连接数据库的用户名。 密码 连接数据库的用户密码。 描述 填写连接器的描述信息，用于识别不同的连接器。 支持的动作 获取记录 获取增量记录 添加记录 更新记录

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连接字符串。 主机IP地址 填写数据库的连接IP地址。 端口 填写数据库的连接端口号。 数据库名 填写要连接的数据库名。 用户名 连接数据库的用户名。 密码 连接数据库的用户密码。 描述 填写连接器的描述信息，用于识别不同的连接器。 支持的动作 获取数据库变更 实时获取数据库变更

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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-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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在Linux客户端下执行Jar包的时候，先将应用开发环境中生成的Jar包拷贝上传至客户端安装目录的“lib”目录中，并确保Jar包的文件权限与其它文件相同。 用安装用户切换到客户端目录的“bin”目录下，然后运行如下命令使Jar包执行： [Ruby@cloudtable-08261700-hmaster-1-1

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