华为云

面向未来的智能世界,数字化是企业发展的必由之路。数字化成功的关键是以云原生的思维践行云原生,全数字化、全云化、AI驱动,一切皆服务。

华为云将持续创新,携手客户、合作伙伴和开发者,致力于让云无处不在,让智能无所不及,共建智能世界云底座。

 
 

    华为云服务器运行jar包 更多内容
  • 在Linux环境中调测HBase应用

    ntelliJ IDEA导出Jar使用的JDK版本一致。 当Linux环境所在主机不是集群中的节点时,需要在节点的hosts文件中设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。 已安装客户端时编译并运行程序 导出Jar。 构建jar方式有以下两种: 方法一: 选择“Maven

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  • 数据调研作业

    下载探源工具示例代码 将下载的压缩解压缩。jar已提供为分段压缩,把子压缩放在一个文件夹中解压即可得到完整jar。同时支持通过修改代码,重新编译打包。 将jar放入远端 服务器 中,即用来做调研的服务器中。要求:该服务器为linux服务器中,且该服务器网络可访问到要探源的数据系统。

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  • Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序开发思路

    base-1.0.jar 运行Python样例程序 由于pyspark不提供Hbase相关api,本样例使用Python调用Java的方式实现。将所提供 Java代码使用maven打包成jar,并放在相同目录下,运行python程序时要使用--jars把jar加载到classpath中。

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  • 通过Hue创建Sqoop任务将数据从HBase导入HDFS时报错

    0-incubating.jar (真实复制的jar) chown omm:ficommon htrace-core-3.1.0-incubating.jar (真实复制的jar) 查看hosts文件,对其他所有节点进行同样的复制jar操作。 重新运行sqoop任务,产生报错如下:

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  • Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序开发思路

    found”的值修改为“true”。 启动Kafka的Producer,向Kafka发送数据。 {ClassPath}表示工程jar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的操作步骤。 命令举例: java -cp /opt/client/Spark2x/spa

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  • 调测程序

    ClickHouse应用程序支持在Linux环境中运行。在程序代码完成开发后,您可以上传Jar至准备好的Linux运行环境中运行。该环境需要和clickhouse集群处于同一vpc和安全组,以保证网络连通。 前提条件 Linux环境已安装JDK,版本号需要和IntelliJ IDEA导出Jar使用的JDK版本一致,并设置好Java环境变量。

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  • BulkDelete接口使用

    inputFormat.cache.enabled”设置为“false”。 提交命令 假设用例代码打包后的jar名为spark-hbaseContext-test-1.0.jar,并将jar放在客户端“$SPARK_HOME”目录下,以下命令均在“$SPARK_HOME”目录执行,Ja

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  • 在已有项目中部署数据建模引擎运行SDK

    html 转入应用运行态登录页面,输入登录账号和登录密码,成功登录并进入应用运行态页面,即表示启动成功。 异常处理 引入SDK包下的文件到Maven工程时,可能会存在引入失败的情况。如下图所示: 图2 引入失败的JAR 您可以参考如下操作进行修复。 右键单击引入失败的JAR,选择“Add

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  • 未安装客户端时编译并运行程序

    操作步骤 导出Jar。 右击样例工程,选择导出。 图1 导出Jar 选择JAR file,单击“Next”。 图2 选择JAR file 勾选“src”目录,导出Jar到指定位置。单击两次“Next”。 图3 选择导出路径 单击“Finish”,完成导出Jar。 准备依赖的Jar包和配置文件。

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  • Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序(Java)

    通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar。具体操作请参考在Linux环境中编运行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/female/” )下。 运行样例程序前,需要在Spark客户端的“spark-defaults

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  • 安装客户端时编译并运行程序

    执行Jar。 在Linux客户端下执行Jar的时候,先将应用开发环境中生成的Jar拷贝上传至客户端安装目录的“lib”目录中,并确保Jar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执行: [Ruby@cloudtab

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  • Spark从HBase读取数据再写入HBase样例程序开发思路

    目,生成jar。具体操作请参考在Linux环境中调测Spark应用。 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/female/” )下。 运行任务 进入Spark客户端目录,调用bin/spark-submit脚本运行代码,运行命令分别如

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  • SparkStreaming批量写入HBase表

    inputFormat.cache.enabled”设置为“false”。 提交命令 假设用例代码打包后的jar名为spark-hbaseContext-test-1.0.jar,并将jar放在客户端“$SPARK_HOME”目录下,以下命令均在“$SPARK_HOME”目录执行,Ja

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  • 实施步骤

    图4 修改应用配置文件3 图5 修改应用配置文件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,启动命令如下: java -jar audit-analysis-application.jar java -jar audit-a

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  • BulkGet接口使用

    inputFormat.cache.enabled”设置为“false”。 提交命令 假设用例代码打包后的jar名为spark-hbaseContext-test-1.0.jar,并将jar放在客户端“$SPARK_HOME”目录下,以下命令均在“$SPARK_HOME”目录执行,Ja

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  • 分布式Scan HBase表

    inputFormat.cache.enabled”设置为“false”。 提交命令 假设用例代码打包后的jar名为spark-hbaseContext-test-1.0.jar,并将jar放在客户端“$SPARK_HOME”目录下,以下命令均在“$SPARK_HOME”目录执行,Ja

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  • Spark Structured Streaming对接Kafka样例程序开发思路

    found”的值修改为“true”。 启动Kafka的Producer,向Kafka发送数据。 {ClassPath}表示工程jar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的操作步骤。 命令举例: java -cp /opt/client/Spark2x/spa

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  • BulkLoad接口使用

    通过IDEA自带的Maven工具,打包项目,生成jar。具体操作请参考在Linux环境中编运行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“$SPARK_HOME” )下。 将user.keytab、krb5.conf 两个文件上传客户端所在服务器上(文件上传的路径需要和生成的jar包路径一致)。

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  • 操作HBase数据源

    inputFormat.cache.enabled”设置为“false”。 提交命令 假设用例代码打包后的jar名为spark-hbaseContext-test-1.0.jar,并将jar放在客户端“$SPARK_HOME”目录下,以下命令均在“$SPARK_HOME”目录执行。 yarn-client模式:

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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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  • 在Linux环境中调测HBase应用

    ntelliJ IDEA导出Jar使用的JDK版本一致。 当Linux环境所在主机不是集群中的节点时,需要在节点的hosts文件中设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。 已安装客户端时编译并运行程序 导出Jar。 构建jar方式有以下两种: 方法一: 选择“Maven

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