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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jar，不推荐使用gaussdbjdbc-JRE7.jar。 jdbc发布件jar包按照架构分类，gscejdbc.jar包必须与对应的部署环境一致才能使用，其他jar包无需与部署环境一致。 其他JDBC的jar包介绍请参见JDBC兼容性包。 驱动类 在创建数据库连接之前，需要加载数据库驱动类“com.huawei

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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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k上需要额外加载的jar包的路径，jar包需要放在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包，且路径相同。 Spark所需jar包 所需jar包在数据工厂4.4.1war包中lib目录下，复制即可。 表1 jar包 jar包 必须 说明 ecore-1

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JDBC包、驱动类和环境类 JDBC包 从发布包中获取。包名为 GaussDB -Kernel_数据库版本号_操作系统版本号_64bit_Jdbc.tar.gz。 解压后JDBC的驱动jar包： gsjdbc4.jar：主类名为“org.postgresql.Driver”，数据库连接的

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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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JDBC包与驱动类 JDBC包 从管理控制台下载包名为dws_8.1.x_jdbc_driver.zip。 请参见下载JDBC或ODBC驱动。 解压后有两个JDBC的驱动jar包： gsjdbc4.jar：与PostgreSQL保持兼容的驱动包，其中类名、类结构与PostgreS

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e 排查用户名密码是否为数据库用户名或密码，将其修改为正确的数据库用户名或密码。 排查数据库是否启动或有权限访问。 检查使用的JDBC驱动是gsjdbc4.jar还是gsjdbc200.jar，请使用正确JDBC驱动jar包。 gsjdbc4.jar：与PostgreSQL保持兼

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ication.yml，修改数据库相关配置，具体配置如下图所示： 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

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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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/opt/ojdbc6.jar /tmp 按照如下示例，在Hive客户端创建关联关系型数据库的外表。 -- 关联oracle linux6版本示例 -- 如果是安全模式，需设置admin权限 set role admin; -- 添加连接关系型数据库的驱动Jar包,不同数据库有不同的驱动Jar

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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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jar会自动复制密态数据库依赖的动态库（包括libstdc++库）到用户设定的LD_LIBRARY_PATH路径下。如果依赖库与现有系统库版本不匹配，则首次运行仅部署依赖库，再次调用后即可正常使用。 执行SQL语句 执行本节的SQL语句前，请确保已提前生成主密钥，并确认访问主密钥的参数。 本节以完

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JDBC包与驱动类 JDBC包 从管理控制台下载包名为dws_8.x.x_jdbc_driver.zip的软件包。 请参见下载JDBC或ODBC驱动。 解压后有两个JDBC的驱动jar包： gsjdbc4.jar：与PostgreSQL保持兼容的驱动包，其中类名、类结构与Post

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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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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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