计算结果，并进行打印。 打包项目 通过IDEA自带的Maven工具，打包项目，生成jar包。具体操作请参考在Linux环境中编包并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“ /opt” ）下。 运行任务 在运行样例程序时需要指定<checkpointDir>

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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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如果您上传的Jar包中包含 DLI Flink运行平台中已经存在的包，则会提示Flink Jar 包冲突，导致作用提交失败。 请参考DLI用户指南中提供的依赖包信息先将重复的包删除后再上传。 DLI内置依赖包请参考《 数据湖探索 用户指南》。 父主题： Flink Jar作业类

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java:2662) ... 32 common frames omitted 原因分析 Flink jar包冲突。用户提交的flink jar 与 DLI 集群中的hdfs jar包存在冲突。 处理步骤 1. 将用户pom文件中的的hadoop-hdfs设置为： <dependency>

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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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"javadbg", "name": "Jar Application", "request": "launch", "jar": { "path": "${workspaceRoot}/path/to/demo.jar", "console":

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用户提交结构流任务时，通常需要通过--jars命令指定kafka相关jar包的路径，当前版本用户除了这一步外还需要将$SPARK_HOME/jars/streamingClient010目录中的kafka-clients jar包复制到$SPARK_HOME/jars目录下，否则会报class

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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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KafkaWordCount）任务时，日志中报Kafka相关的类不存在的错误。KafkaWordCount样例为Spark开源社区提供的。 回答 Spark部署时，如下jar包存放在客户端的“${SPARK_HOME}/jars/streamingClient010”目录以及服务端的“${BIGDATA

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KafkaWordCount）任务时，日志中报Kafka相关的类不存在的错误。KafkaWordCount样例为Spark开源社区提供的。 回答 Spark部署时，如下jar包存放在客户端的“${SPARK_HOME}/jars/streamingClient010”目录以及服务端的“${BIGDATA

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lient”。 客户端安装完成后，在客户端内创建“lib”目录，用于放置相关jar包。 将安装客户端过程中解压的目录中Kafka相关jar包复制到“lib”目录。 例如客户端软件包的下载路径为主管理节点的“/tmp/ FusionInsight -Client”目录，执行以下命令： mkdir

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当Event log中出现如下类似日志时，表示Jar包生成成功。您可以在1.c中配置的路径下获取到jar包。 14:37 Compilation completed successfully in 25 s 991 ms 将工程编译生成的jar包复制到“/opt/client/lib”目录下。

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应的运行依赖包。样例工程对应的运行依赖包详情，请参见1。 运行“Spark on HBase”样例程序 在工程目录下执行mvn package命令生成jar包，在工程目录target目录下获取，比如:FemaleInfoCollection.jar 将生成的Jar包（如CollectFemaleInfo

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--partitions 1 --topic {Topic} 启动Kafka的Producer，向Kafka发送数据。 {ClassPath}表示工程jar包的存放路径，详细路径由用户指定，可参考在Linux环境中调测Spark应用章节中导出jar包的操作步骤。 java -cp $SPARK_H

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--partitions 1 --topic {Topic} 启动Kafka的Producer，向Kafka发送数据。 {ClassPath}表示工程jar包的存放路径，详细路径由用户指定，可参考在Linux环境中编包并运行Spark程序章节中导出jar包的操作步骤。 java -cp $SPARK_

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用户提交结构流任务时，通常需要通过--jars命令指定kafka相关jar包的路径，当前版本用户除了这一步外还需要将$SPARK_HOME/jars/streamingClient010目录中的kafka-clients jar包复制到$SPARK_HOME/jars目录下，否则会报class

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启动Kafka的Producer，向Kafka发送数据。 {ClassPath}表示工程jar包的存放路径，详细路径由用户指定，可参考在Linux环境中编包并运行Spark程序章节中导出jar包的操作步骤。 java -cp $SPARK_HOME/conf:$SPARK_HOME/jars/*:$SP

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{ClassPath}表示工程jar包的存放路径，详细路径由用户指定，可参考在Linux环境中编包并运行Spark程序章节中导出jar包的操作步骤。 java -cp $SPARK_HOME/jars/*:$SPARK_HOME/jars/streamingClient010/*:{ClassPath}

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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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-version 安装Kafka客户端。 进入/opt目录，执行以下命令获取Kafka客户端软件包。 1 2 cd /opt wget https://archive.apache.org/dist/kafka/2.7.2/kafka_2.12-2.7.2.tgz 解压下载好的软件包。 1 tar

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-DincludeScope=compile，导出kafka样例工程依赖的jar包，比如放到kafka-examples-lib目录。 在第一步指定的目录下生成一个Jar包和一个存放lib的文件夹。 将刚才生成的依赖库文件夹（此处为“kafka-examples-lib”）拷贝到 MRS 服务的某个Linux环境上任意

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