Flink CDC 基于Oracle log archiving 实时同步Oracle表到Mysql
本地运行控制台是不会输出什么提示的，不像mysql cdc 还可以看到一些查看binlog日志信息。(2).注:必须为捕获的表或数据库启用补充日志记录，以便数据更改能够捕获已更改数据库行的之前状态。具体可用参数，可查官网，也可查阿里介绍，毕竟这是阿里大大的。下图是mysqlCDC的，可以看到有连接，
HDFS详解
HDFS，Hadoop Distribute File System（Hadoop分布式文件系统）的简称，它是Hadoop核心组件之一，是大数据生态圈最底层的分布式存储服务。将计算靠近数据，而不是将数据移动到离计算更近的地方，使得应用的计算更有效率。HDFS遵循主从架构（master/slave）。
【分布式】Zookeeper
的要求）这个位置也就是Log对应的条目号zxid，每次读请求的响应中会带上zxid给client， 当client再次发出请求到一个相同或者不同的副本时，会在请求中带上最高的zxid，这样副本就会知道，至少要在Log中的这个点或之后执行读请求。副本中的数据，并不一定是最新的，因为append ent
7、hive shell客户端与属性配置、内置运算符、函数（内置运算符与自定义UDF运算符）
通过show functions命令在hive客户端查看当下可用的所有函数；通过describe function extended funcname命令在hive客户端查看函数的使用方式。用户自定义函数简称UDF，源自于英文user-defined function。UDF（User-Define
7.kafka+ELK连接
注：在 0.11 版本以前的Kafka，对此是无能为力的，只能保证数据不丢失，再在下游消费者对数据做全局去重。由于生产者生产的消息会不断追加到 log 文件末尾，为防止 log 文件过大导致数据定位效率低下，Kafka 采取了分片和索引机制，将每个 partition 分为多个 segment。to
大数据如何影响数据优化策略
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介大数据并非什么新名词或新理念，它是指海量、高维、复杂的数据集合。对于数据处理的工程师而言，掌握大数据的分析、挖掘和优化技巧至关重要。数据量越大，处理起来就越复杂，所面临的问题也就越多，包括数据的质量问题、时效性问题、增长问题
批量爬虫采集大数据的技巧和策略分享
批量爬虫采集大数据是一个复杂且具有挑战性的任务，需要考虑各种技巧和策略来确保高效和可靠的数据采集。以下是一些常见的技巧和策略，可帮助您进行批量爬虫采集大数据。
Kibana导出csv数据
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注册中心Eureka和Nacos，以及负载均衡Ribbon
注册中心Eureka和Nacos的搭建，使用，区别，以及负载均衡Ribbon
13、java api访问hive操作示例
本文依赖hive环境可用，特别是HiveServer2。本文仅仅介绍通过java api访问hive的数据。
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MQ 简介-RabbitMQ
RabbitMQ 官网阿里云消息队列产品Message Queue 的需求由来已久，在 19 世纪 80 年代金融交易中，美国高盛等公司采用 Teknekron 公司的产品，当时的 Message queuing 软件叫做(the informationbus（TIB）,后来 TIB 被电信和通讯等
Hadoop Hbase Hive 版本对照一览
Hadoop Hbase Hive 版本对照，官网查询记录，仅供参考。
flink sqlserver cdc实时同步（含sqlserver安装配置等）
超详细讲解flink sqlerver cdc实时同步。
于Tokio和RabbitMQ进行Rust进程间通信的实现
在实际项目开发中，多进程之间的通信是一个非常重要的环节。如何实现跨进程的异步消息队列通信呢？基于Tokio和RabbitMQ进行Rust进程间通信的实现是什么样子的呢？本文将详细探讨其中的原理、流程及使用方法，并给出完整的代码实例，让读者直观感受到这种通信方式的便捷性和稳定性。当客户端需要与Rabb
kafka 分布式的情况下，如何保证消息的顺序消费?
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【FLINK】Kafka数据源通过Flink-cdc进行实时数据同步
通过flink-cdc实现kafka数据源的数据实时同步到目标数据库，并对目标库进行增删改操作
