##前言批流一体是数据计算的未来趋势，PulsarFlinkConnector为基于ApachePulsar在ApacheFlink上以批流一体的方式处理数据提供了理想的解决方案。StreamNative已将PulsarSourceConnector贡献至Flink1.14.0及其以后版本。用户可以使用它从Pulsar读取数据，并保证每条数据只被处理一次。从Pulsar2.8.0和Flink1.14版本之后，PulsarFlinkConnector支持Pulsar的事务处理，进一步融合了两者的特性。##背景随着数据日益膨胀，采用事件流处理数据至关重要。ApacheFlink将批流处理统一到计算
首先，这篇文章适合1.常规卸载方法无法卸载干净导致重装始终回不到初始安装页面，即回不到下图初始状态，始终是welcomeback（这部分我会单独讲一下MySQLConnectorNet卸载不了的问题）2.重装过程中Databaseinitializationfailed安装失败报错目录常规卸载办法卸载过程中MySQLConnectorNet无法卸载卸载不干净回不到安装界面initializingdatabase报错解决办法MySQL卸载不干净log日志中显示有乱码，即计算机名有中文log日志中显示Emptyvaluefor'open_files_limit'specified.常规卸载办法1.
mysql-connector-java.jar包的下载教程:1.首先我们打开mysql的官网:https://www.mysql.com/2.点击选择DOWNLOADS选项:3.点击选择Community选项:4.在左侧选项卡中选择MySQLConnectors选项:5.单击选择Connector/J选项:6.在此处下拉选择PlatformIndependent选项:7.选择下载第二个即可:8.最后选择Nothanks,juststartmydownload:主要借鉴该教程原创不易转载请标明出处如果对你有所帮助别忘啦点赞支持哈
我正在使用带有python的mysql-connector并且有这样的查询:SELECTavg(downloadtime)FROMtb_nppwheredate(date)between%sand%sandhostlike%s",(s_date,e_date,"%"+dc+"%")现在，如果我的变量“dc”是这样的列表:dc=['sjc','iad','las']然后我有一个像下面这样的mysql查询:SELECTavg(downloadtime)FROMtb_nppwheredate(date)='2013-07-01'andsubstring(host,6,3)in('sjc','
准备工作在这一步需要配置Oracle。主要包含。开启Archivelog开启数据库和数据表的supplementallog创建CDC用户并赋予权限注意：不要使用Oracle的SYS和SYSTEM用户做为CDC用户。因为这两个用户能够捕获到大量Oracle数据库内部的变更信息，对于业务数据来说是不必要的。Debezium会过滤掉这两个用户捕获到的变更内容。下面开始配置步骤。在安装Oracle的机器上执行：su-oraclesqlplus/assysdba进入Sqlplus。然后开启Archivelog。altersystemsetdb_recovery_file_dest_size=10G;al
我已经通过谷歌控制台中的Deployments界面部署了一个hadoop集群。(Hadoop2.x)我的任务是过滤存储在一个GoogleStorage(GS)存储桶中的数据，并将结果放入另一个存储桶中。所以，这是一个只有map的工作，带有简单的python脚本。请注意，集群和输出桶位于同一区域(EU)。利用GoogleCloudStorageConnector，我运行以下流媒体作业:hadoopjar/home/hadoop/hadoop-install/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.4.1.jar\-Dmapreduce.outp
我正在尝试使用Confluent平台提供的kafka-hdfs-connector将数据从Kafka复制到Hive表中。虽然我能够成功完成，但我想知道如何根据时间间隔对传入数据进行存储。例如，我希望每5分钟创建一个新分区。我尝试使用io.confluent.connect.hdfs.partitioner.TimeBasedPartitioner和partition.duration.ms但我认为我做错了。我在Hive表中只看到一个分区，所有数据都进入该特定分区。像这样:hive>showpartitionstest;OKpartitionyear=2016/month=03/day=
出于测试目的，我想使用BigQueryConnector在BigQuery中写入ParquetAvro日志。在我撰写本文时，无法直接从UI读取Parquet以摄取它，因此我正在编写一个Spark作业来执行此操作。在Scala中，作业体暂时如下:valevents:RDD[RichTrackEvent]=readParquetRDD[RichTrackEvent,RichTrackEvent](sc,googleCloudStorageUrl)valconf=sc.hadoopConfigurationconf.set("mapred.bq.project.id","myproject"
我正在尝试使用“storm-hdfsconnector0.1.3”将数据写入HDFS。github网址:https://github.com/ptgoetz/storm-hdfs，我已将此依赖项添加到我的Maven项目中。com.github.ptgoetzstorm-hdfs0.1.3-SNAPSHOTprovided将数据写入HDFS的示例拓扑在storm-hdfs项目本身中提供。我只是修改它以匹配我的文件位置。HdfsFileTopology是:packagemy.company.app;importbacktype.storm.Config;importbacktype.sto
FlinkOracleCDC简介flinkcdc是在flink的基础上对oracle的数据进行实时采集，底层使用的是debezium框架来实现，debezium使用oracle自带的logminer技术来实现。logminer的采集需要对数据库和采集表添加补充日志，由于oracle18c不支持对数据添加补充日志，所以目前支持的oracle11、12、19三个版本。FlinkOracleCDC使用flinkoraclecdc支持sql和api两种方式。oracle需要开启归档日志和补充日志才能完成采集，同时需要提供一个有权限的账号去连接oracle数据库完成实时采集。归档日志开启方式#连接ora
