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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/opt/client”。 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：

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确保集群安装完成，包括HDFS、Yarn、Spark2x和Kafka。 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。 命令举例： java -cp

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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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-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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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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由于Spark Structured Streaming Kafka的依赖包在客户端的存放路径与其他依赖包不同，如其他依赖包路径为“$SPARK_HOME/jars”，而Spark Structured Streaming Kafka依赖包路径为“$SPARK_HOME/jars/stre

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开发环境的基本配置。用于项目管理，贯穿软件开发生命周期。 华为提供开源镜像站，各服务样例工程依赖的Jar包通过华为开源镜像站下载，剩余所依赖的开源Jar包请直接从Maven中央库或者其他用户自定义的仓库地址下载，详情请参考配置华为开源镜像仓。 7-zip 用于解压“*.zip”和“*

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extraClassPath”参数值中添加服务端的依赖包路径，如“/opt/huawei/Bigdata/FusionInsight/spark/spark/lib/streamingClient/*”。 将各服务端节点的“spark-examples_2.10-1.5.1.jar”包删除。 在客户端“spark-defaults

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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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运行后弹出控制台窗口，可以查看到Producer正在向默认Topic（example-metric1）发送消息，每发送10条，打印一条日志。 图2 Producer运行窗口 在Linux调测程序 导出jar包。 构建jar包方式有以下两种： 方法一： 选择“Maven > 样例工程名称 > Lifecycle

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log中出现如下类似日志时，表示Jar包生成成功，您可以从1.c中配置的路径下获取到Jar包。 21:25:43 Compilation completed successfully in 36 sec 将2中生成的Jar包（如FlinkStreamJavaExample.jar）复制到Flin

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log中出现如下类似日志时，表示Jar包生成成功。您可以从1.c中配置的路径下获取到Jar包。 21:25:43 Compilation completed successfully in 36 sec 将2中生成的Jar包（如FlinkStreamJavaExample.jar）拷贝到Linu

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StreamingExampleProducer {BrokerList} {Topic} 其中，ClassPath除样例jar包路径外，还应包含Spark客户端Kafka jar包的绝对路径，例如：/opt/client/Spark2x/spark/jars/*:/opt/client/S

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运行后弹出控制台窗口，可以查看到Producer正在向默认Topic（example-metric1）发送消息，每发送10条，打印一条日志。 图2 Producer运行窗口 在Linux调测程序 导出jar包。 构建jar包方式有以下两种： 方法一： 选择“Maven > 样例工程名称 > Lifecycle

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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，可参考编包并运行Spark应用。 java -cp $SPARK_HOME/jars/*:$SPARK_HOME/jars/streamingClient010/*:{JAR_PATH} com.huawei

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获取相关jar包，获取方法如下： 在Storm客户端的“streaming-cql-<HD-Version>/lib”目录中获取如下jar包： flux-core-<version>.jar flux-wrappers-<version>.jar 获取业务相关其他jar包，如访问

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3 --topic {Topic} 启动样例代码的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，可参考编包并运行Spark应用章节中导出jar包的操作步骤。 java -cp $SPARK_HOME/jars/*:

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Storm-Kafka开发指引 操作场景 本文档主要说明如何使用Storm-Kafka工具包，完成Storm和Kafka之间的交互。包含KafkaSpout和KafkaBolt两部分。KafkaSpout主要完成Storm从Kafka中读取数据的功能；KafkaBolt主要完成Storm向Kafka中写入数据的功能。

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运行后弹出控制台窗口，可以查看到Producer正在向默认Topic（example-metric1）发送消息，每发送10条，打印一条日志。 图2 Producer运行窗口 在Linux调测程序 导出jar包。 构建jar包方式有以下两种： 方法一： 选择“Maven > 样例工程名称 > Lifecycle

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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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