Flink jar 如何连接SASL_SSL？ 使用Flink Jar连接开启SASL_SSL认证的Kafka。 具体操作请参考使用Flink Jar连接开启SASL_SSL认证的Kafka 父主题： Flink Jar作业相关问题

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和IP地址请保持一一对应。 操作步骤 执行mvn package生成jar包，在工程目录target目录下获取，比如:hdfs-examples-1.0.jar。 将导出的Jar包拷贝上传至Linux客户端运行环境的任意目录下，例如“/opt/client”，然后在该目录下创建“conf”目录，将“user

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下生成可运行jar包，例如RealtimeConnector-1.0-SNAPSHOT.jar。 # mvn package 通过Linux或Windows将生成的jar包RealtimeConnector-1.0-SNAPSHOT.jar上传到装有JDK环境的用户 服务器 上，执行以下命令运行即可。

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jar:$HIVE_HOME/lib/commons-lang-xxx.jar xxx：表示Jar包的版本号。“LIB_JARS”和“HADOOP_CLASSPATH”中指定的Jar包的版本号需要根据实际环境的版本号进行修改。 运行前准备： 使用Hive客户端，在beeline中执行以下命令创建源表t1： create

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

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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/female/” ）下。 运行样例程序前，需要在Spark客户端的“spark-defaults

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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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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“$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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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.jar java -jar audit-a

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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/female/” ）下。 运行任务 进入Spark客户端目录，使用java -cp命令运行代码（类名与文件名等请与实际代码保持一致，此处仅为示例）：

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字段的jar包。 运行JDBC样例程序： 使用Windows命令行形式运行JDBC样例工程： 在Windows上创建一个目录作为运行目录，如“D:\jdbc_example”，将1中生成的“target”目录下包名中含有“-with-dependencies”字段的Jar包放到该

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请从Flink服务端安装目录获取相关的依赖包。 请从Kafka环境中获取Kafka依赖包。 具体依赖包请查看样例工程运行依赖包参考信息。 样例工程运行依赖包参考信息 Flink客户端lib目录、opt目录中都有flink jar包，其中lib目录中默认是flink核心jar包，opt目录中是对接外部

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ser/oozie/share/lib”路径下各组件的Jar包是不是有多个版本，注意业务本身上传的Jar包冲突，可通过Oozie在Yarn上的运行日志打印的加载的Jar包排查是否有Jar包冲突。 自研代码运行异常，可以先运行Oozie的自带样例，排除Oozie自身的异常。 寻求技

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jar:$HIVE_HOME/lib/commons-lang-xxx.jar xxx：表示Jar包的版本号。LIB_JARS和HADOOP_CLASSPATH中指定的jar包的版本号需要根据实际环境的版本号进行修改。 运行前准备： 使用Hive客户端，在beeline中执行以下命令创建源表t1： create

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jar:$HIVE_HOME/lib/commons-lang-xxx.jar xxx：表示Jar包的版本号。LIB_JARS和HADOOP_CLASSPATH中指定的jar包的版本号需要根据实际环境的版本号进行修改。 运行前准备： 使用Hive客户端，在beeline中执行以下命令创建源表t1： create

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和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。 操作步骤 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 > clean”，双击“clean”运行maven的clean命令。 选择“Maven > 样例工程名称

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参考仓库授权创建授权，然后设置代码来源。 Jar包 支持以下上传方式： 从CodeArts软件发布库选择对应软件包。需要提前将软件包上传至CodeArts软件发布库，相关操作请参考上传软件包。 从SWR软件仓库选择对应的软件包。需要提前将软件包上传至软件仓库，相关操作请参考上传软件包。 从OBS对象存储

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开发模块中提交一个Spark作业。 操作流程如下： 创建 DLI 集群，通过DLI集群的物理资源来运行Spark作业。 获取Spark作业的演示JAR包，并在数据开发模块中关联到此JAR包。 创建数据开发模块作业，通过DLI Spark节点提交Spark作业。 环境准备 已开通对象存

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found”的值修改为“true”。 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。 命令举例： java -cp /opt/client/Spark2x/spa

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”目录汇总包含了工程中依赖的所有的Jar包，“conf”目录包含运行jar包所需的集群相关配置文件，请参考准备运行环境）。 运行此样例代码需要设置运行用户，设置运行用户有两种方式，添加环境变量HADOOP_USER_NAME或者修改代码设置运行用户。若在没有修改代码的场景下，执行以下语句添加环境变量：

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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包加载到classpath中。

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