在学习过程中，出现这个问题，上网查了一下，总结以下几种解决方案，并找出自己的问题。1、没有清理之前maven项目的历史。解决方法：执行clean命令，然后重新启动项目。操作：添加mavenhelper插件后，右键→runmaven→cleanps：关于maven项目历史是啥我不太了解。2、pom.xml文件中servlet-api依赖导入问题。解决方法：在依赖中添加标签，内容为provided。示例：provided3、web.xml中servlet与servlet-mapping的配置错误。这个错误在用xml配置Servlet时可能出现，而Servlet从3.0版本以后支持@WebServl
对于捐赠到ASF孵化器的项目来说，ASF孵化器项目管理委员会（IPMC）的成员会扮演两个角色，一个孵化器领路人（Champion），另外一个是孵化器导师（Mentor）。本文源自ALCBeijing9月份的ASF孵化讨论，TedLiu发起的ASF项目孵化101倡议飞书文档。笔者针对对FAQ中有关领路人和导师的职责进行进行了撰写并在大家的反馈基础上进一步进行完善，希望能对ASF孵化器的导师有所帮助。孵化器领路人（Champion）的职责领路人（Champion）需要扮演好项目与基金会的沟通桥梁作用。领路人要熟知ASF的捐赠流程，以及ASF项目成熟度评估模型，领路人需要帮助项目进行一些基本的自我评
随着实时分析需求的不断增加,数据的时效性对于企业的精细化运营越来越重要。借助海量数据,实时数仓在有效挖掘有价值信息、快速获取数据反馈、帮助企业更快决策、更好的产品迭代等方面发挥着不可替代的作用。在这种情况下,ApacheDoris作为一个实时MPP分析数据库脱颖而出,它具有高性能和易用性,并且支持多种数据导入方式。结合ApacheFlink,用户可以从MySQL等上游数据库快速导入来自Kafka和CDC(ChangeDataCapture)的非结构化数据。ApacheDoris还提供了亚秒级的分析查询能力,可以有效满足多维分析、仪表盘、数据服务等多种实时场景的需求。挑战通常,实时数据仓库要保证
目录使用Docker部署Tomcat1.获取镜像2.第一次启动tomcat3.带参数启动4.查看tomcat日志5.时区问题使用Docker部署Tomcat1.获取镜像dockerpulltomcat:8.5.38dockerimages2.第一次启动tomcat该步骤作用：是为了拷贝容器中Tomcat中的conf下配置文件和webapps下的管理页面，用于后面自定义Tomcat服务器配置或者部署应用。第一次启动：dockerrun-d--nametomcat8-p8081:8080tomcat:8.5.38在宿主机创建文件夹：mkdir-p/home/tomcat8从容器中拷贝配置文件和应用
Apache Flink核心概念之一是流(无界数据)批(有界数据)一体。流批一体极大的降低了流批融合作业的开发复杂度。在过去的几个版本中，Flink流批一体逐渐成熟，Flink1.15版本中流批一体更加完善，后面我们也将继续推动这一方向的进展。目前大数据处理的一个趋势是越来越多的业务和场景采用低代码的方式进行数据分析，而FlinkSQL则是这种低代码方式数据分析的典型代表。越来越多的用户开始采用FlinkSQL来实现他们的业务，这也是Flink用户和生态快速增长的重要原因之一。ApacheFlink作为数据处理生态中的重要一环，可以与许多其他技术结合在一起支持各类用户场景。在当下云原生的背景下
环境：SpringBoot3.2.1+JDK211.简介从SpringBoot3.2支持虚拟线程。要使用虚拟线程，需要在Java21上运行，并将属性 spring.threads.virtual.enabled 设置为true。启用虚拟线程后，Tomcat和Jetty将使用虚拟线程处理请求。这意味着处理网络请求的应用程序代码（如控制器中的方法）将在虚拟线程上运行。启用虚拟线程后，applicationTaskExecutorBean将成为配置为使用虚拟线程的SimpleAsyncTaskExecutor。任何使用应用程序任务执行器的地方，如调用@Async方法时的@EnableAsync、Sp
目录1、什么是apachedoris2、centOS安装ApacheDoris,单机部署3、配置BE4、flinkCDC同步oracle至ApacheDoris5、数据同步完成1、什么是apachedoris ApacheDoris（以前称为Palo）是一个开源的大数据分析数据库项目，是由百度公司发起的一个分布式SQL数据仓库。它的设计目标是支持低延迟、高吞吐量的交互式SQL查询，可以用于实时报表、在线分析处理等场景。ApacheDoris提供了分布式的、可伸缩的架构，支持高并发的大规模数据查询和分析。它提供了高可靠性、容错性和高性能的特性，支持实时数据加载、提交、分析和查询。
服务器信息：[root@7PGxjKPL4~]#cat/etc/*releaseKylinLinuxAdvancedServerreleaseV10(Sword)DISTRIB_ID=KylinDISTRIB_RELEASE=V10DISTRIB_CODENAME=juniperDISTRIB_DESCRIPTION="KylinV10"DISTRIB_KYLIN_RELEASE=V10DISTRIB_VERSION_TYPE=enterpriseDISTRIB_VERSION_MODE=normalNAME="KylinLinuxAdvancedServer"VERSION="V10(Swo
1.背景介绍随着数据量的增长，实时数据处理变得越来越重要。实时流处理是一种处理大规模实时数据流的技术，它可以在数据到达时进行处理，而不是等待所有数据收集后进行批量处理。这种技术在各种应用场景中都有广泛的应用，例如实时监控、金融交易、物联网等。ApacheNiFi和ApacheFlink是实时流处理的两个主要技术，它们各自具有不同的优势和特点。ApacheNiFi是一个流处理引擎，它可以处理大规模的实时数据流，并提供了丰富的数据处理功能。ApacheFlink是一个流处理框架，它可以处理大规模的实时数据流，并提供了强大的数据处理功能。在本文中，我们将深入探讨ApacheNiFi和ApacheFl
大家下午好，我叫刘广东，然后是来自ApacheSeaTunnel社区的一名Committer。今天给大家分享的议题是下一代高性能分布式海量数据集成工具，后面的整个的PPT，主要是基于开发者的视角去看待ApacheSeaTunnel。后续所有的讲解主要是可能会硬核偏技术一点，主要是ApacheSeaTunnel流程当中的一些详细的设计。议题简介介绍ApacheSeaTunnel工具ApacheSeaTunnel的一些核心设计架构ApacheSeaTunnel自研引擎Zeta简介ApacheSeaTunnelWeb功能社区近期的规划SeaTunnel介绍首先介绍一下ApacheSeaTunnel的
