《企业级云原生白皮书项目实战》——第五章 大数据——5.3 实时计算Flink版——5.3.2 Flink任务开发相关（3） https://developer.aliyun.com/article/1228384?groupCode=supportservice
2.添加连接器和库的依赖
大多数应用程序的运行需要特定的连接器或库，例如Kafka、Cassandra等连接器。这些连接器不是Flink核心依赖项的一部分，必须作为额外依赖项添加到应用程序中。
下述代码是添加Kafka连接器依赖项的示例（Maven语法）：
<dependency> <groupId>org.apache.flflink</groupId> <artifactId>flflink-connector-kafka_2.11</artifactId> <version>1.12.3</version> </dependency>
我们建议将应用程序代码和它所有的依赖以jar-with-dependencies 的形式打包到一个application jar中。这个应用程序jar包可以被提交到已经存在的Flink集群上去，或者被加入到Flink应用程序的容器镜像中去。
从Maven作业模版(见下文Maven作业模版部分)创建的项目，通过mvn clean package命令会自动把依赖打到应用程序的jar包中去。对于没有使用模版进行配置的情况，建议使用Maven Shade Plugin (配置如附录所示) 来构建包含依赖的jar包。
重要提示：对于Maven（和其他构建工具）来说，要将依赖项正确打包到应用程序jar中，这些应用程序依赖项的scope必须指定为"compile"（与核心依赖项不同，核心依赖项的scope必须指定为"provided"）。
注意事项
Scala版本
Scala的不同版本(2.11,2.12等)相互之间是不兼容的。因此，Scala 2.11对应的Flink版本不能用于使用Scala 2.12的应用程序。
所有依赖(或传递依赖)于Scala的Flink依赖项都以构建它们的Scala版本作为后缀，例如flflink-streaming-scala_2.11。
只使用Java进行开发时可以选择任何Scala版本，使用Scala开发时需要选择与其应用程序的Scala版本匹配的Flink依赖版本。
注：2.12.8之后的Scala版本与之前的2.12.x版本不兼容，因此Flink项目无法将其2.12.x版本升级到2.12.8之后的版本。用户可以在本地自己编译对应Scala版本的Flink。为了使其能够正常工作，需要添加-Djapicmp.skip以在构建时跳过二进制兼容性检查。
Hadoop依赖
一般的规则: 永远不要将Hadoop相关依赖直接添加到应用程序中. （唯一的例外是将现有的Hadoop输入/输出Format与Flink的Hadoop兼容包一起使用时）
如果希望将Flink与Hadoop结合使用，则需要包含Hadoop依赖的Flink启动项，而不是将Hadoop添加为应用程序依赖项。Flink将使用HADOOP_CLASSPATH环境变量指定的Hadoop依赖项，可通过以下方式进行设置：
export HADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpath`
这种设计有两个主要原因：
•一些与Hadoop的交互可能发生在Flink的核心模块中，并且在用户应用程序启动之前，例如为检查点设置HDFS、通过Hadoop的Kerberos令牌进行身份验证，或者在YARN上进行部署等。
•Flink的反向类加载机制从核心依赖项中隐藏了许多可传递的依赖项。这不仅适用于Flink自己的核心依赖项，而且适用于Hadoop的依赖项。这样，应用程序就可以使用相同依赖项的不同版本，而不会发生依赖项冲突（相信我们，这是一件大事，因为Hadoop依赖树非常庞大。）
如果在IDE内部的测试或开发过程中需要Hadoop依赖项（例如HDFS访问），请将这些依赖项的scope配置为test 或则 provided。
Transform table connector/format resources #
Flink使用Java的Service Provider Interfaces (SPI) 机制通过特定标识符加载table的connector/format工厂。由于每个table的connector/format的名为org.apache.flflink.table.factories.Factory的SPI资源文件位于同一目录：META-INF/services下，因此在构建使用多个table connector/format的项目的uber jar时，这些资源文件将相互覆盖，这将导致Flink无法正确加载工厂类。
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