DataWorks开发界面上传有50MB的限制 所以odpscmd上传的mr jar包 开发界面？

在DataWorks开发界面中，上传资源存在50MB的限制。如果您的MapReduce（MR）JAR包超过此限制，您需要通过odpscmd命令行工具上传资源。然而，您提到通过odpscmd上传的资源在开发界面的list resources命令中可以看到，但在MR节点中无法引用，并且由于ODPS版本较老，看不到MaxCompute资源模块。以下是针对该问题的详细分析和解决方案：

1. 问题原因分析

• 资源上传方式差异
  DataWorks仅支持管理通过其可视化界面上传的资源。如果您通过odpscmd上传资源，虽然资源会成功存储到MaxCompute项目中，但DataWorks无法自动识别这些资源，因此在MR节点中无法直接引用。

• ODPS版本限制
  如果您使用的ODPS版本较老，可能不支持MaxCompute资源模块的完整功能。这会导致即使资源已上传，也无法在DataWorks中进行引用或管理。

• 资源引用机制
  在DataWorks中，MR节点引用资源时，需要通过@resource_reference{"资源名称"}的方式显式声明资源。如果资源未通过DataWorks上传或加载，则无法生成正确的引用语句。

2. 解决方案

方案一：通过DataWorks手动加载资源

1. 确认资源已上传至MaxCompute
   使用odpscmd执行以下命令，确保资源已成功上传：

   list resources;
   

   如果资源列表中包含您上传的JAR包，则说明资源已成功上传。

2. 在DataWorks中手动加载资源

   • 进入DataWorks的数据开发页面。
   • 找到MaxCompute资源模块（如果您的版本支持）。
   • 点击加载资源，将通过odpscmd上传的资源手动加载到DataWorks中。

3. 引用资源

   • 在MR节点中，右键单击目标资源，选择引用资源。
   • 自动生成类似以下格式的引用代码：

     --@resource_reference{"your_jar_name.jar"}
     

方案二：升级ODPS版本

如果您的ODPS版本较老，建议联系阿里云技术支持升级到最新版本。新版本的DataWorks和MaxCompute支持更完善的资源管理和引用功能，能够解决因版本限制导致的问题。

方案三：拆分JAR包

如果无法升级ODPS版本，且资源大小超过50MB，您可以尝试将JAR包拆分为多个小于50MB的部分： 1. 将主类和核心逻辑保留在一个较小的JAR包中。 2. 其他依赖库可以通过-resources参数引用，避免直接打包到主JAR中。

示例代码：

jar 
-resources your_main_jar.jar,your_dependency_jar.jar 
-classpath ./your_main_jar.jar com.example.MainClass input_table output_table

方案四：使用OSS上传大文件

对于超过200MB的资源，建议通过OSS上传： 1. 将JAR包上传至OSS。 2. 在DataWorks中通过可视化上传OSS资源的方式加载资源。 3. 引用资源时，确保路径正确。

3. 重要提醒

• 资源大小限制
  DataWorks对不同类型的资源有明确的大小限制：

  • 直接创建：Python类型最大支持200MB，File类型在线编辑方式最大支持500KB。
  • 上传本地文件：最大支持200MB。
  • 上传OSS文件：最大支持500MB。

• 资源发布
  如果您使用的是标准模式的工作空间，需将资源发布至生产环境后，生产任务才能正常使用该资源。

• 兼容性问题
  确保上传的JAR包与当前MaxCompute版本兼容，避免因版本差异导致运行失败。

4. 总结

通过上述方案，您可以解决因ODPS版本限制或资源上传方式导致的MR节点无法引用资源的问题。推荐优先尝试手动加载资源或升级ODPS版本，以获得更稳定的开发体验。如果仍有疑问，请联系阿里云技术支持获取进一步帮助。