一个Eclipse的工程,在pom中配置了若干依赖,需要将pom中所有的依赖全部打包进一个jar包中,可以选择的方案有maven-assembly-plugin和fatjar。以前采用fatjar进行打包,但是fatjar有不少问题,
1. 最近一次更新是在09年,无法支持新版本的eclipse。
2.支持最高的jdk版本是1.7
3. 打包速度慢(不是一般的慢)
4. 打成的jar包体积略大。
下面是一个Eclipse的工程,其中含有不少的maven依赖包:
采用export成runnable jar包的方式是行不通的,正确做法是在工程的pom.xml文件中配置maven-assembly-plugin,pom.xml的配置如下:
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <groupId>com.cetc.di</groupId> <artifactId>hdfs</artifactId> <version>1.0</version> <packaging>jar</packaging> <name>hdfs</name> <url>http://maven.apache.org</url> <properties> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding> <jdk.version>1.8</jdk.version> </properties> <build> <plugins> <plugin> <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId> <version>2.3.2</version> <configuration> <source>1.8</source> <target>1.8</target> </configuration> </plugin> <plugin> <artifactId> maven-assembly-plugin </artifactId> <configuration> <descriptorRefs> <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef> </descriptorRefs> <archive> <manifest> <mainClass>com.cetc.di.App</mainClass> </manifest> </archive> </configuration> <executions> <execution> <id>make-assembly</id> <phase>package</phase> <goals> <goal>single</goal> </goals> </execution> </executions> </plugin> </plugins> </build> <dependencies> <dependency> <groupId>log4j</groupId> <artifactId>log4j</artifactId> <version>1.2.17</version> </dependency> <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId> <version>3.8.1</version> <scope>test</scope> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.data</groupId> <artifactId>spring-data-hadoop</artifactId> <version>2.2.1.RELEASE</version> </dependency> </dependencies> </project>
执行maven4MyEclipse->Update Project…
最后执行Run as->Maven build..->Select..->选择package目标。
目标执行后,可以在target目录下,找到生成的jar包:
使用Java Decompiler可以看到打包后,jar包的内容如下:
PS.在这个打包的过程中,还发现了一个和Hadoop配置相关的问题,将在下一篇文中中介绍。