设置 Maven 环境变量

简介: 配置Maven环境涉及Windows、Linux和Mac。在Windows上,需新建系统变量`MAVEN_HOME`指向Maven安装目录,编辑Path添加`%MAVEN_HOME%\bin`。在Linux和Mac,解压Maven后移动到/usr/local,编辑`/etc/profile`,添加`MAVEN_HOME`和更新`PATH`,然后运行`source /etc/profile`。最后通过`mvn -v`检查安装。

设置 Maven 环境变量

添加环境变量 MAVEN_HOME:

系统 配置
Windows
右键 "计算机",选择 "属性",之后点击 "高级系统设置",点击"环境变量",来设置环境变量,有以下系统变量需要配置:

新建系统变量 MAVEN_HOME,变量值:E:\Maven\apache-maven-3.3.9

编辑系统变量 Path,添加变量值:;%MAVEN_HOME%\bin

注意:注意多个值之间需要有分号隔开,然后点击确定。

Linux
下载解压:

wget
tar -xvf apache-maven-3.3.9-bin.tar.gz
sudo mv -f apache-maven-3.3.9 /usr/local/
编辑 /etc/profile 文件 sudo vim /etc/profile,在文件末尾添加如下代码:

export MAVEN_HOME=/usr/local/apache-maven-3.3.9
export PATH=PATH:{MAVEN_HOME}/bin
保存文件,并运行如下命令使环境变量生效:

source /etc/profile
在控制台输入如下命令,如果能看到 Maven 相关版本信息,则说明 Maven 已经安装成功:

mvn -v
Mac
下载解压:

$ curl -O
tar−xvfapache−maven−3.3.9−bin.tar.gz sudo mv -f apache-maven-3.3.9 /usr/local/
编辑 /etc/profile 文件 sudo vim /etc/profile,在文件末尾添加如下代码:

export MAVEN_HOME=/usr/local/apache-maven-3.3.9
export PATH=PATH:{MAVEN_HOME}/bin
保存文件,并运行如下命令使环境变量生效:

$ source /etc/profile
在控制台输入如下命令,如果能看到 Maven 相关版本信息,则说明 Maven 已经安装成功:

$ mvn -v
Apache Maven 3.3.9 (bb52d8502b132ec0a5a3f4c09453c07478323dc5; 2015-11-11T00:41:47+08:00)
Maven home: /usr/local/apache-maven-3.3.9
Java version: 1.8.0_31, vendor: Oracle Corporation
Java home: /Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_31.jdk/Contents/Home/jre
Default locale: zh_CN, platform encoding: ISO8859-1
OS name: "mac os x", version: "10.13.4", arch: "x86_64", family: "mac"

相关文章
|
1天前
|
Oracle Java 关系型数据库
设置 Maven 环境变量
设置 Maven 环境变量
|
11天前
|
弹性计算 人工智能 架构师
阿里云携手Altair共拓云上工业仿真新机遇
2024年9月12日,「2024 Altair 技术大会杭州站」成功召开,阿里云弹性计算产品运营与生态负责人何川,与Altair中国技术总监赵阳在会上联合发布了最新的“云上CAE一体机”。
阿里云携手Altair共拓云上工业仿真新机遇
|
7天前
|
机器学习/深度学习 算法 大数据
【BetterBench博士】2024 “华为杯”第二十一届中国研究生数学建模竞赛 选题分析
2024“华为杯”数学建模竞赛,对ABCDEF每个题进行详细的分析,涵盖风电场功率优化、WLAN网络吞吐量、磁性元件损耗建模、地理环境问题、高速公路应急车道启用和X射线脉冲星建模等多领域问题,解析了问题类型、专业和技能的需要。
2517 17
【BetterBench博士】2024 “华为杯”第二十一届中国研究生数学建模竞赛 选题分析
|
7天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
【BetterBench博士】2024年中国研究生数学建模竞赛 C题:数据驱动下磁性元件的磁芯损耗建模 问题分析、数学模型、python 代码
2024年中国研究生数学建模竞赛C题聚焦磁性元件磁芯损耗建模。题目背景介绍了电能变换技术的发展与应用,强调磁性元件在功率变换器中的重要性。磁芯损耗受多种因素影响,现有模型难以精确预测。题目要求通过数据分析建立高精度磁芯损耗模型。具体任务包括励磁波形分类、修正斯坦麦茨方程、分析影响因素、构建预测模型及优化设计条件。涉及数据预处理、特征提取、机器学习及优化算法等技术。适合电气、材料、计算机等多个专业学生参与。
1521 14
【BetterBench博士】2024年中国研究生数学建模竞赛 C题:数据驱动下磁性元件的磁芯损耗建模 问题分析、数学模型、python 代码
|
3天前
|
存储 关系型数据库 分布式数据库
GraphRAG:基于PolarDB+通义千问+LangChain的知识图谱+大模型最佳实践
本文介绍了如何使用PolarDB、通义千问和LangChain搭建GraphRAG系统,结合知识图谱和向量检索提升问答质量。通过实例展示了单独使用向量检索和图检索的局限性,并通过图+向量联合搜索增强了问答准确性。PolarDB支持AGE图引擎和pgvector插件,实现图数据和向量数据的统一存储与检索,提升了RAG系统的性能和效果。
|
9天前
|
编解码 JSON 自然语言处理
通义千问重磅开源Qwen2.5,性能超越Llama
击败Meta,阿里Qwen2.5再登全球开源大模型王座
555 14
|
1月前
|
运维 Cloud Native Devops
一线实战:运维人少,我们从 0 到 1 实践 DevOps 和云原生
上海经证科技有限公司为有效推进软件项目管理和开发工作,选择了阿里云云效作为 DevOps 解决方案。通过云效,实现了从 0 开始,到现在近百个微服务、数百条流水线与应用交付的全面覆盖,有效支撑了敏捷开发流程。
19282 30
|
9天前
|
人工智能 自动驾驶 机器人
吴泳铭:AI最大的想象力不在手机屏幕,而是改变物理世界
过去22个月,AI发展速度超过任何历史时期,但我们依然还处于AGI变革的早期。生成式AI最大的想象力,绝不是在手机屏幕上做一两个新的超级app,而是接管数字世界,改变物理世界。
473 48
吴泳铭:AI最大的想象力不在手机屏幕,而是改变物理世界