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IDEA代码生成的jar包与工程依赖的jar包，合并导出可提交的source.jar。 打包需使用storm-jartool工具，可在Windows或Linux上进行。 前提条件 已执行打包Strom样例工程应用。 操作步骤 将从IntelliJ IDEA打包出来的jar包放入指定文件夹（例如“D:\source”）。
from test where b=xxx 原因分析 按照设定，任务应该只扫描b=xxx的分区，但是查看任务日志可以发现，实际上任务却扫描了所有的分区再来计算b=xxx的数据，因此任务计算的很慢。并且因为需要扫描所有文件，会有大量的OBS请求发送。 MRS默认开启基于分区统计信息的执
编译完成，打印“BUILD SUCCESS”，生成target目录，生成Jar包在target目录中。 导入依赖的Jar包。 以root用户，登录IoTDBServer所在的节点，执行su - omm命令切换到omm用户，将1生成的Jar包导入到目录“$BIGDATA_HOME/FusionIn
编译完成，打印“BUILD SUCCESS”，生成target目录，生成Jar包在target目录中。 导入依赖的Jar包。 以root用户，登录IoTDBServer所在的节点，执行su - omm命令切换到omm用户，将1生成的Jar包导入到目录“$BIGDATA_HOME/FusionIn
-----"); statementSet.execute(); } } 需将当前样例需要的依赖包，即编译之后lib文件下面的jar包复制到客户端的lib文件夹内。 以对接普通模式Kafka提交SQL为例： create table kafka_sink (
install构建HBase Jar包失败报错Could not transfer artifact如何处理 问题 样例代码在进行maven编译构建jar包时，Build Failed，提示错误信息：Could not transfer artifact org.apache.c
-----"); statementSet.execute(); } } 需将当前样例需要的依赖包，即编译之后lib文件下面的jar包复制到客户端的lib文件夹内。 以对接普通模式Kafka提交SQL为例： create table kafka_sink (
install编译构建HBase Jar包失败报错Could not transfer artifact如何处理 问题 样例代码在进行maven编译构建jar包时，Build Failed，提示错误信息：Could not transfer artifact org.apache
Flink Jar作业提交SQL样例程序开发思路 场景说明 当作业的SQL语句修改频繁时，可使用Flink Jar的方式提交Flink SQL语句，以减少用户工作量。 本场景适用于MRS 3.2.1及以后版本。 开发思路 使用当前样例提交并执行指定的SQL语句，多个语句之间使用分号分隔。
第三方jar包跨平台（x86、TaiShan）支持 问题 用户自己写的jar包(比如自定义udf包)区分x86和TaiShan版本，如何让spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar包（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
自定义”，在“custom”中添加如下参数，并重启JDBCServer服务。 参数 参数值 spark.jars Jar包路径，例如：hdfs://hacluster/tmp/spark/JAR/spark-test.jar 验证jar包已经被加载，执行结果无“ClassNotFoundException”报错，则表示正常。
Flink Jar作业提交SQL样例程序开发思路 场景说明 当作业的SQL语句修改频繁时，可使用Flink Jar的方式提交Flink SQL语句，以减少用户工作量。 本场景适用于MRS 3.2.1及以后版本。 开发思路 使用当前样例提交并执行指定的SQL语句，多个语句之间使用分号分隔。
第三方jar包跨平台（x86、TaiShan）支持 问题 用户自己写的jar包(比如自定义udf包)区分x86和TaiShan版本，如何让spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar包（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
第三方jar包跨平台（x86、TaiShan）支持 问题 用户自己写的jar包（例如自定义udf包）区分x86和TaiShan版本，如何让Spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar包（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
install编译构建HBase Jar包失败报错Could not transfer artifact如何处理 问题 样例代码在进行maven编译构建jar包时，Build Failed，提示错误信息：Could not transfer artifact org.apache
第三方jar包跨平台（x86、TaiShan）支持 问题 用户自己写的jar包（例如自定义udf包）区分x86和TaiShan版本，如何让Spark2x支持其正常运行。 回答 第三方jar包（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
户为：super，需要修改为准备好的开发用户。 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“$SPARK_HOME” ）下。 将user
inputFormat.cache.enabled”设置为“false”。 提交命令 假设用例代码打包后的jar包名为spark-hbaseContext-test-1.0.jar，并将jar包放在客户端“$SPARK_HOME”目录下，以下命令均在“$SPARK_HOME”目录执行，Ja
作： set role admin;add jar /home/smartcare-udf-0.0.1-SNAPSHOT.jar;create database db4;use db4;create function f11 as 'com.huawei.smartcare.dac
Streaming代码打成jar包提交到集群后报类找不到错误，通过以下两种方式依然不生效。 在提交Spark作业的时候使用--jars 命令引用类所在的jar包。 将类所在的jar包引入Spark Streaming的jar包。 原因分析 执行Spark作业时无法加载部分jar，导致找不到class。
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