什么是acme.sh用shell脚本从Let’sEncrypt或zerossl两个颁发证书的源站，获取ssl证书，并定期维护的一个开源产品。在证书过期前，自动更新。为我们带来了开源的便利，同时也节省了维护证书的所花的时间成本。生成证书的流程安装acme.shcurlhttps://get.acme.sh|sh-semail=my@example.com//切换到let'sencrypt源颁发机构/root/.acme.sh/acme.sh--set-default-ca--serverletsencrypt这里my@example.com可以随便填，个人建议还是用自己的邮箱，本人的一个域名因为
【Flink实战系列】FlinkCDC实时同步Mysql全量加增量数据到Hudi前言FlinkCDC是基于Flink开发的变化数据获取组件（Changedatacapture），简单的说就是来捕获变更的数据，ApacheHudi是一个数据湖平台，又支持对数据做增删改查操作，所以FlinkCDC可以很好的和Hudi结合起来，打造实时数仓，实时湖仓一体的架构，下面就来演示一下同步的过程。环境组件版本Flink1.15.1Hadoop2.9.0Hudi0.12.0Mysql5.xFlinkCDC2.3.0添加Jar包依赖为了方便演示，这里就直接采用sql-client提交任务的方式，在提交任务之前，
685-383.jpg本篇文档将演示如何使用ApacheDorisFlinkConnector结合FlinkCDC以及DorisStreamLoad的两阶段提交，实现MySQL数据库分库分表实时高效接入，并实现ExactlyOnce。一、概述在实际业务系统中为了解决单表数据量大带来的各种问题，我们通常采用分库分表的方式对库表进行拆分，以达到提高系统的吞吐量。但是这样给后面数据分析带来了麻烦，这个时候我们通常试将业务数据库的分库分表同步到数据仓库时，将这些分库分表的数据合并成一个库、一个表，便于我们后面的数据分析。本篇文档我们将演示如何基于FlinkCDC结合ApacheDorisFlinkCo
目录题号A:A+B(1)题号B:A+B(2)题号C:A+B(3)题号D:A+B4)题号E:A+B(5)题号F:A+B(6)题号G:A+B(7)题号H:字符串排序（1）题号I字符串排序（2）题号G:字符串排序（3）题目K:自测本地通过提交为0题号A:A+B(1)importjava.util.Scanner;publicclassMain{publicstaticvoidmain(String[]args){Scannersc=newScanner(System.in);while(sc.hasNext()){inta=sc.nextInt();intb=sc.nextInt();System.
大小写导致的问题错误的flink-cdc语句sql我们看一下oracle的数据库字段再看一下错误sql里面的内容flink报错内容正确的sql三级目录错误的flink-cdc语句sqlCREATETABLEt_wx_source_1(idString,nameString,ageString)WITH('connector'='oracle-cdc','hostname'='192.168.1.135','port'='1521','username'='flink','password'='XXXXX','database-name'='dbc','schema-name'='FLINK',
这道题目要求求出所有长度为n的01串的权值之和，其中权值定义为选择一个'0'和一个'1'，并且这两个字符的下标不能相同的方案数。解题思路是，对于每个01串中的每个'0'，计算它左边有多少个'1'，然后计算它右边有多少个'1'，最后将它左边的'1'的个数乘以它右边'1'的个数即为它的贡献值。对于每个01串，将它的贡献值累加起来即可得到所有01串的权值之和。代码实现时，可以用两个数组分别记录每个'0'左边和右边的'1'的个数，然后遍历所有01串，将每个'0'的贡献值加起来即可。最后记得对答案取模。下面是一份可能的AC代码：MOD=1000000007
环境说明：flink1.15.2Oracle版本：OracleDatabase11gEnterpriseEditionRelease11.2.0.1.0-64bitProductionmysql版本：5.7windows11IDEA本地运行先上官网使用说明和案例：OracleCDCConnector—FlinkCDCdocumentation1.Oracle开启logarchiving(1).启用logarchiving a:以DBA用户连接数据库 sqlplus/assysdba b:启用logarchiving（会重启数据库） alte
在使用flink1.14.6版本cdc时出现报错:Causedby:org.apache.flink.runtime.client.JobInitializationException:CouldnotstarttheJobMaster.atorg.apache.flink.runtime.jobmaster.DefaultJobMasterServiceProcess.lambda$new$0(DefaultJobMasterServiceProcess.java:97)~[flink-dist_2.11-1.14.6.jar:1.14.6]atjava.util.concurrent.Co
随着互联网和大数据时代的到来，实时数据同步成为了许多企业面临的挑战。下面将介绍一种基于ChangeDataCapture（CDC）技术的解决方案，针对Java开发者在MySQL数据库中实现实时数据同步。一、什么是CDC技术ChangeDataCapture（CDC）是一种用于捕获和传输数据库变更的技术。它可以监视数据库的日志或者存储引擎的API，以提取数据库中的变更记录。CDC技术能够捕获增删改操作，并将变更的数据传输到其他目标系统，实现实时的数据同步。二、MySQLCDC开发流程1、环境搭建：首先需要安装和配置MySQL数据库和相关的CDC工具。常用的CDC工具包括Debezium、Maxw
使用flink1.13.0和CDC2.3.0的demopublicclassTMySqlCDC{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(newConfiguration());env.setParallelism(1);PropertiesdbProps=newProperties();dbProps.put("database.serverTimezone"
