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在Centos7上搭建Flink1.15.0的Standalone分布式集群

vi /root/.bashrc(在bigdata002/3也要操作)执行测试程序(在bigdata001操作)

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#flink
Apache Maven help插件介绍和pom.xml中进行property属性的定义、引用

详细的使用请参考官网:https://maven.apache.org/plugins/maven-help-plugin在pom.xml中定义的property如下然后交互式的查看属性值2.2 查看系统的属性值可以获取系统的属性值,也就是Java中的可以获取到的属性2.3 查看系统的环境变量2.4 查看project的pom.xml中的属性值使用表达式可以访问当前pom.xml中的元素值....

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#maven
Apache Hudi数据湖的Cleaning服务

目录1. 介绍2. Cleaning Retention Policies3. Run Asynchronously4. CLI1. 介绍默认是自动进行clean,由参数hoodie.clean.automatic设置,表示在每一次commit的时候就clean file slices。推荐设置为true开启该功能2. Cleaning Retention PoliciesKEEP_LATEST_

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Java/scala使用内置嵌入式embedded debezium全量和增量同步Mysql binlog数据

目录1. 背景2. 添加依赖3. 同步代码1. 背景Debezium通常基于Kafka启动一个Kafka Connect服务,之后可以向Debezium提交Mysql、PostgresSQL等connector任务进行同步数据,数据被保存到Kafka中。分布式的Kafka Connect服务能提供容错性和可拓展性但是我们有时不想部署一套Kafka集群和Debezium的Kafka Connect服

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#java
分布式一致性算法的CAP理论和一致性模型

弱一致性(最终一致性),即保证AP。当分布式数据库写入一条数据,不能立刻读到,需要等一段时间才能读到。数据库有CouchDB、DynamoDB、Riak。通常都会满足一致性和分区容错性,尽可能的满足可用性(99.999999%)

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#分布式
Excel将多行相同数据合并成一行并居中显示

目录1. 准备数据如下2. 创建数据透视表3. 配置数据透视表4. 复制粘贴数据1. 准备数据如下2. 创建数据透视表3. 配置数据透视表点击数据透视表,从字段列表选择字段到行点击数据透视表,选择设计,再选择报表布局,选择报表布局里面的以表格形式显示;再选择分类汇总,选择分类汇总里面的不显示分类汇总选择数据透视表,并右击鼠标,选择数据透视表选项,再按下图操作:4. 复制粘贴数据选择透视表所需的区域

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Apache Iceberg数据湖与Trino的集成

目录1. 介绍2. 配置Connector1. 介绍Trino连接Iceberg的Connector,需要通过Hive的metastore,查询每个partition的HDFS location,然后获取partition下的metadata文件信息2. 配置Connector在所有节点上新建catalog配置文件[root@bigdata001 catalog]# pwd/opt/trino-s

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Markdown基本语法大全_含各类图表_含例子说明

目录1. 目录的使用2. 标题3. 强调4. 列表5. 注脚6. 链接和图片1. 目录的使用当在Markdown文本中输入@[toc](目录名称)时,编辑器会自动将各级标题生成目录例子@[toc](目录)# 一级标题## 二级标题显示效果2. 标题共支持6级标题例子# 一级标题## 二级标题### 三级标题显示效果3. 强调3.1 加粗例子:**加粗的字**显示效果:加粗的字3.2 键盘文本例子:

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SpringBoot核心原理之事件和监听器(生命周期监听、事件触发、监听器、自定义事件发布和订阅)和配置类和Bean加载的时机

场景:监听应用从创建到销毁的整个生命周期。这样可以在应用启动之前,或启动之后做一些操作用于事件发布。在生命周期的各个重要环节,都会将事件进行广播,如果我们对那个事件比较关系,可以继续监听自定义示例如下:MyAppListener.javasrc\main\resources\META-INF\spring.factories启动springBoot应用,打印如下:1.2 生命周期全流程源码分析如下

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#spring boot
Java/scala使用内置嵌入式embedded debezium全量和增量同步Mysql binlog数据

目录1. 背景2. 添加依赖3. 同步代码1. 背景Debezium通常基于Kafka启动一个Kafka Connect服务,之后可以向Debezium提交Mysql、PostgresSQL等connector任务进行同步数据,数据被保存到Kafka中。分布式的Kafka Connect服务能提供容错性和可拓展性但是我们有时不想部署一套Kafka集群和Debezium的Kafka Connect服

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#java
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