Linux中jar包如何import方法

在Linux系统中，可以使用以下步骤导入jar包中的方法：

1. 在命令行中使用cd命令切换到jar包所在的目录下。

2. 使用javac命令编译包含该方法的Java源代码文件，例如：

javac Example.java

3. 使用java命令运行编译后的类文件，例如：

java Example

注意：如果jar包中已经包含了编译后的类文件，则可以直接使用java命令运行该jar包。例如：

java -jar Example.jar

4. 在Java代码中使用import语句导入jar包中的类和方法，例如：

import com.example.ExampleClass;
import com.example.ExampleClass.exampleMethod;

5. 在代码中调用导入的方法，例如：

ExampleClass.exampleMethod();

相关问题

创建文件中文名乱码java 和jar包 测试类 linux环境

在 Linux 环境下，创建文件中文名乱码的 Java 代码示例与 Windows 环境下类似，只需要将文件路径修改为 Linux 系统下的格式即可，例如：

import java.io.File;
import java.io.IOException;

public class CreateFile {
    public static void main(String[] args) {
        File file = new File("/home/user/测试文件夹/中文文件名.txt");
        try {
            if (file.createNewFile()) {
                System.out.println("文件创建成功！");
            } else {
                System.out.println("文件已存在！");
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

这段代码会在 `/home/user/测试文件夹` 目录下创建一个名为 `中文文件名.txt` 的文件。如果文件已经存在，则不会创建。

关于在 Jar 包中运行测试类的问题，在 Linux 环境下的操作与 Windows 环境下类似，只需要将命令行参数修改为 Linux 系统下的格式即可，例如：

1. 编写一个测试类，例如：

   public class Test {
       public static void main(String[] args) {
           System.out.println("Hello, world!");
       }
   }

2. 将该测试类打包为 Jar 包，例如：

   jar cvfm test.jar META-INF/MANIFEST.MF Test.class

这里假设测试类的文件名为 `Test.class`，并且已经编写了 `META-INF/MANIFEST.MF` 文件，用于指定 Jar 包的入口类。

3. 运行 Jar 包，例如：

   java -jar test.jar

这样就会执行测试类中的 `main` 方法，并输出 `Hello, world!`。

编写独立应用程序，读取 Linux 系统本地文件 /data/bigfiles/test.txt，然后统计出文件的行数；通过 maven 工具将整个应用程序编译打包成 JAR 包，并将生成的 JAR 包通过 spark-submit 提交到 Spark 中运行，将运行结果保存到 /root/maven_result.txt 文件中。

以下是您可以使用的独立应用程序代码，在Spark Shell中进行交互式开发：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object LocalFileCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder.appName("LocalFileCount").getOrCreate()

    val textFile = spark.sparkContext.textFile("file:///data/bigfiles/test.txt")
    val count = textFile.count()

    spark.sparkContext.parallelize(Seq(count)).saveAsTextFile("file:///root/maven_result.txt")

    spark.stop()
  }
}

在上述代码中，我们首先导入了`SparkSession`类，用于创建Spark应用程序的入口点。在`main()`函数中，我们使用`SparkSession.builder()`方法创建了一个`SparkSession`对象，并设置了应用程序的名称为`LocalFileCount`。

接下来，我们使用`spark.sparkContext.textFile()`方法读取本地文件`/data/bigfiles/test.txt`，并使用`count()`方法计算文件的行数。最后，我们使用`spark.sparkContext.parallelize()`方法将计数结果转换为RDD对象，并使用`saveAsTextFile()`方法将结果保存到本地文件系统中的`/root/maven_result.txt`文件中。

需要注意的是，您需要使用Maven工具将整个应用程序编译打包成JAR包。在完成打包后，您可以使用以下命令将生成的JAR包提交到Spark中运行：

spark-submit --class LocalFileCount your-jar-file.jar

其中，`--class`参数指定了应用程序的入口类。您需要将`your-jar-file.jar`替换为您自己的JAR包文件名。运行后，计算结果将会保存到`/root/maven_result.txt`文件中。