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    jar包管理 更多内容
  • 使用DLI提交Spark Jar作业

    使用 DLI 提交Spark Jar作业 操作场景 DLI允许用户提交编译为Jar的Spark作业,Jar中包含了Jar作业执行所需的代码和依赖信息,用于在数据查询、数据分析、机器学习等特定的数据处理任务中使用。在提交Spark Jar作业前,将程序包上传至OBS,并将程序与数据和作业参数一起提交以运行作业。

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  • 程序包管理概述

    15及以上版本执行作业时,推荐直接选择OBS中的程序。 打包Spark或Flink jar作业jar时,请不要上传平台已有的依赖,以免与平台内置依赖冲突。内置依赖信息请参考DLI内置依赖。 约束与限制 程序支持删除,但不支持删除程序组。 支持上传的程序类型: JAR:用户jar文件。 PyFile:用户Python文件。

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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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  • 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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  • 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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  • DLI程序包标签管理

    DLI程序标签管理 标签是用户自定义的、用于标识云资源的键值对,它可以帮助用户对云资源进行分类和搜索。标签由标签“键”和标签“值”组成。 DLI支持对程序组或程序添加标签。 在DLI管理控制台单击“数据管理 > 程序包管理”。 选择程序,单击操作列的“更多 > 标签”,显示当前程序包组或程序包的标签信息。

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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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  • 使用DLI提交Flink Jar作业

    步骤1:开发Jar并上传数据至OBS DLI控制台不提供Jar的开发能力,您需要在线下完成Jar的开发。Jar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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  • 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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  • 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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  • 注册UDF

    在部署集群的时候,需要保证每一个IoTDBserver节点的UDF JAR路径下都存在相应的Jar。您可以通过修改IoTDB配置“udf_root_dir”来指定UDF加载Jar的根路径。 IoTDBServer所在节点的IP地址可在 MRS 集群管理控制台的“组件管理”界面,单击“IoTDB”,选择“实例”页签查看。

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  • Flink Jar作业开发基础样例

    当类属于某个时,需携带路径,例如:packagePath.KafkaMessageStreaming 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

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  • 在Spark SQL作业中使用UDF

    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”创建程序。 在“创建程序”对话框,配置以下参数。 类型:选择“JAR”。 OBS路径:程序所在的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。 单击“确定”,完成创建程序包。

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  • 在Spark SQL作业中使用UDAF

    程序包管理”。 在“程序包管理”页面,单击右上角的“创建”创建程序。 在“创建程序”对话框,配置以下参数。 类型:选择“JAR”。 OBS路径:程序所在的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。 单击“确定”,完成创建程序。 创建UDAF函数。

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  • 在Spark SQL作业中使用UDTF

    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”创建程序。 在“创建程序”对话框,配置以下参数。 类型:选择“JAR”。 OBS路径:程序所在的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。 单击“确定”,完成创建程序包。

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  • JDBC包与驱动类

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

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  • 使用Spark Jar作业读取和查询OBS数据

    将Jar包文件上传到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”。 OBS路径:程序所在的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。

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  • 修改资源

    主Jar包所依赖的JAR、properties文件。总的长度不能超过10240个字符。 dependPackages 否 List<DependPackage> 主Jar所依赖的JAR、properties文件。总的长度不能超过10240个字符。同时存在dependFiles和dependPackages时,优先解析该字段。

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