eclipse导出jar包

时间: 2025-02-04 14:21:00 浏览: 77
### 如何在 Eclipse 中导出 Java JAR 文件 #### 准备工作 确保项目能够正常启动并运行[^4]。 #### 导出过程 1. **选择项目** 选中要导出的项目,点击鼠标右键,然后选择 `Export` (导出)。 2. **选择导出类型** 在弹出窗口中展开 `Java` 类目,选择 `Runnable JAR file` 或者 `JAR file` ,接着点击 `Next >` 。如果希望生成可以直接双击运行的 JAR,则应选择前者;如果是仅用于分发给其他开发者或作为依赖项,则可以选择后者。 3. **配置选项** 对于 `Runnable JAR file` 而言,需指定启动类(即包含main方法的那个)。对于两者来说都需要设置目标位置以及命名即将创建的JAR文件。此外还可以自定义一些高级属性比如是否将所使用的外部库打包入最终产物内或是单独放置在一个文件夹里。 4. **完成操作** 完成上述设定后按下 `Finish` 键即可开始构建流程。完成后会在之前选定的位置找到新产生的`.jar`文件。 ```bash java -jar yourjar.jar ``` 为了防止可能出现中文乱码等问题,在命令行环境下可以通过追加 `-Dfile.encoding=UTF-8` 参数来强制指定期望的文字编码格式[^3]: ```bash java -Dfile.encoding=UTF-8 -jar yourjar.jar ```
相关问题

eclipse导出jar包后在集群上运行的命令

### 如何在Hadoop/Spark集群中执行通过Eclipse导出的Java JAR文件 #### 准备工作 为了能够在Hadoop或Spark集群环境中成功运行由Eclipse编译并打包成JAR格式的应用程序,前期准备工作至关重要。这涉及到确保项目依赖项正确无误地被打包进了最终的JAR文件内,并且该文件能够被目标环境识别和支持。 #### 打包过程注意事项 当从Eclipse创建用于部署到分布式计算框架上的应用程序时,应当注意将所有必要的库文件一同加入构建路径之中[^3]。这意味着不仅要把自己写的源码转换为目标字节码(.class),还要把第三方提供的API接口也一并包含进来,这样才能保证应用可以在脱离IDE的情况下正常运作。 #### 使用Hadoop命令行提交作业 一旦拥有了一个完整的、可移植性强的JAR文件之后,在Hadoop环境下可以通过`hadoop jar`指令来启动MapReduce任务: ```bash hadoop jar /path/to/exported.jar com.example.MainClass input_path output_path ``` 这里假设`com.example.MainClass`代表的是用户自定义类名;而`input_path`和`output_path`则分别指向输入数据集所在位置以及期望的结果存储地点[^2]。 #### Spark上下文中执行Jar包 如果是在Apache Spark平台之上,则需借助于`spark-submit`工具来进行操作: ```bash spark-submit \ --class "MainApp" \ --master yarn \ --deploy-mode cluster \ /path/to/app.jar \ arg1 arg2 ``` 上述命令指定了主函数所在的全限定名称(`--class`)、资源管理器类型(`--master`)、部署模式(`--deploy-mode`)等参数,最后跟上了实际要传递给应用程序的具体参数列表(arg1,arg2)[^1]。 #### 配置环境变量 另外值得注意的一点是,某些情况下可能还需要调整服务器端的相关设置,比如指定正确的JAVA_HOME路径或者关闭内置Zookeeper服务以便连接外部分布式协调进程等等[^4]。

eclipse导出jar包后在集群上运行的命令 jar包名:zdx.jar 主类:MonthDriver 输入数据集所在位置:D:\zzzdx\input\user_login 输出:D:\zzzdx\output

### 如何在集群上运行 Eclipse 导出的 JAR 包 为了在集群环境中执行由 Eclipse 导出的 `zdx.jar` 文件,可以采用如下命令结构: ```bash hadoop jar /path/to/zdx.jar com.example.MonthDriver -D mapreduce.job.reduces=NUM_REDUCERS \ -input D:\zzzdx\input\user_login -output D:\zzzdx\output ``` 其中 `/path/to/zdx.jar` 需要替换为实际存储位置;`com.example.MonthDriver` 应该被修改为主类的真实全限定名。对于 Windows 路径中的反斜杠 `\` ,建议转换成正斜杠 `/` 或者双写反斜杠来避免转义字符问题。 如果是在本地测试环境而非分布式文件系统,则可能需要先将数据上传到 HDFS 中再指定相应的 hdfs:// 开头的 URI 地址作为输入输出路径[^1]。 假设当前工作目录下已经有这个 JAR 文件,并且主类名为 `MonthDriver` 的话,在 Linux/MacOS 上完整的提交语句可能是这样的形式: ```bash hadoop jar ./zdx.jar MonthDriver -D mapreduce.job.reduces=3 -input file:///D:/zzzdx/input/user_login -output file:///D:/zzzdx/output ``` 而在 Windows 命令提示符里则应写作: ```cmd hadoop jar .\zdx.jar MonthDriver -D mapreduce.job.reduces=3 ^ -input "file:///D:/zzzdx/input/user_login" -output "file:///D:/zzzdx/output" ``` 需要注意的是,上述 `-D mapreduce.job.reduces=3` 参数指定了 Reduce 任务的数量可以根据实际情况调整或省略让框架自动决定最佳数目。另外,当使用绝对路径时,通常不需要额外配置 ClassPath 变量即可正常识别依赖关系并成功启动 MapReduce 作业。
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