flink实现读取kafka写入pulsar相关pom依赖序列化反序列化实现相关pom依赖将本实例的flink程序相关的依赖加进来：序列化反序列化需要实现序列化反序列化去读取和写入，实现类如下：实现

这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Mar

目录环境下载相关jar包启动flink集群与flink sql创建数据库并选择创建flink sql表结构查询结果环境flink 1.11版本Mac系统下载相关jar包flink sql读取kafka需要下载相关的kafka依赖包，放到本地的lib目录下，选择下面这个：cd /usr/local/Cellar/apache-flink/1.11.2/libexec/libcp ~/Download

flink读iceberg

iceberg源码学习

flink1.15源码实践

1、返回topic列表./kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:21812、创建topic./kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --create --topic kafka_test --partitions 60 --replication-factor 33、查看指定to...

import pandas as pddata = {'state':['Ohio','Ohio','Merry','Nevaio','Nevada'],'year':[2000,2001,2002,2001,2002],'pop':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]}frame = pd.DataFrame(data,columns=['year','stat...

集合的分类:并集：以属于A或属于B的元素为元素的集合成为A与B的并（集）交集： 以属于A且属于B的元素为元素的集合成为A与B的交（集）差集：以属于A而不属于B的元素为元素的集合成为A与B的差（集）package mainimport "fmt"//求并集func union(slice1, slice2 []string) []string {m := make(map[...

集合的分类:并集：以属于A或属于B的元素为元素的集合成为A与B的并（集）交集： 以属于A且属于B的元素为元素的集合成为A与B的交（集）差集：以属于A而不属于B的元素为元素的集合成为A与B的差（集）package mainimport "fmt"//求并集func union(slice1, slice2 []string) []string {m := make(map[...