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

在所有Trino服务的etc/catalog目录下，新建配置文件clickhouse.properties，内容如下然后重启所有Trino服务。

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%)

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

目录1. Python使用multiprocessing.Pool实现固定数量线程池1. Python使用multiprocessing.Pool实现固定数量线程池from multiprocessing import Pool, cpu_countimport timeimport osdef thread_task(number):print("线程id为: %d, 处理的任务为：%d, 线程

目录1. 数据类型1.1 数值操作1.2 列表操作1.3 元组操作1. 数据类型1.1 数值操作if __name__ == '__main__':# 乘方print(3 ** 2)# 9# 小数精度问题print(0.1 + 0.2)# 0.30000000000000004# 两数相乘结果总是浮点数print(6 / 3)# 2.0# 数值较大, 加下划线使结构更清晰pri

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

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：

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

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