我在保存大量ekEvents后进行批量提交。我需要为每个EKEvent检索eventIdentifier。但它在提交后没有显示。我知道用保存它commit:NO不会产生eventIdentifier。但肯定在发出提交后，应该填写eventIdentifier。基本上，我的应用程序必须从网络服务中检索一堆日历事件数据并将其保存在设备上。不幸的是，抛出的数据量最多可达1000个事件。起初我用的是这个:[self.ekEventStoresaveEvent:ekEventspan:EKSpanFutureEventscommit:YESerror:&error];但抛出到设备的数据量导致EK
教程放在这里：TDengineJavaConnector，官方文档已经写的很清晰了，不再赘述。这里记录一下踩坑：1.报错java.lang.UnsatisfiedLinkError:notaosinjava.library.path atjava.lang.ClassLoader.loadLibrary(ClassLoader.java:1860) atjava.lang.Runtime.loadLibrary0(Runtime.java:843) atjava.lang.System.loadLibrary(System.java:1136) atcom.taosdata.jdbc.TSDB
学习文档：《Flink官方文档-部署-概览》学习笔记如下：上图展示了Flink集群的各个构建（buildingblocks）。通常来说：客户端获取Flink应用程序代码，将其转换为JobGraph，并提交给JobManagerJobManager将工作分配给TaskManager，并在那里执行实际的算子操作在部署Flink时，每个构建（buildingblocks）通常会有多种可用选项。组成部分Flink客户端（FlinkClient）：将批处理或流处理的应用程序编译为dataflowgraph，并将其提交给JobManager。JobManager：JobManager是Flink的核心工作
手把手+零基础带你玩转大数据流式处理引擎Flink（特点和优势分析+事件与时间维度分析）总体介绍状态容错精确的一次性处理模式简单场景的精确一次容错方法分布式状态容错容错恢复分散式快照（DistributedSnapshots）方法Checkpointbarrier状态维护Flink目前支持两种状态后端事件与时间维度分析不同时间种类Event-Time处理Event-Time处理案例分析Watermarks水印Watermarks水印的作用状态保存与迁移保存点(Savepoint)总结内容不同时间种类Event-Time处理Watermarks水印状态保存与迁移总体介绍本文介绍了ApacheFl
批量查询和批量增删改批量查询GET/_mget批量写入：POST/_bulkPOST//_bulk{"action":{"metadata"}}{"data"}注意：bulkapi对json的语法有严格的要求，除了delete外，每一个操作都要两个json串（metadata和businessdata），且每个json串内不能换行，非同一个json串必须换行，否则会报错；bulk操作中，任意一个操作失败，是不会影响其他的操作的，但是在返回结果里，会告诉你异常日志索引的操作类型create：如果在PUT数据的时候当前数据已经存在，则数据会被覆盖，如果在PUT的时候加上操作类型create，此时如
Flink系列文章一、Flink专栏Flink专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。2、Flink基础系列本部分介绍Flink的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastreamapi用法、四大基石等内容。3、FlikTableAPI和SQL基础系列本部分介绍FlinkTableApi和SQL的基本用法，比如TableAPI和SQL创建库、表用法、查询、窗口函数、catalog等等内容。4、FlikTableAPI和SQL提高与应用系列本部分是tableapi和sql的应用部分，和实际的生产应
Flink维表关联方案1、FlinkDataStream关联维表1）概述1.分类实时数据库查找关联（Per-RecordReferenceDataLookup）预加载维表关联（Pre-LoadingofReferenceData）维表变更日志关联（ReferenceDataChangeStream）根据实现上的优化可以衍生出多种关联方式，且这些优化还可以灵活组合产生不同效果。2.衡量指标实现简单性:设计是否足够简单，易于迭代和维护。吞吐量:性能是否足够好。维表数据的实时性:维度表的更新是否可以立刻对作业可见。数据库的负载:是否对外部数据库造成较大的负载（负载越低分越高）。内存资源占用:是否需要
PSSH工具介绍PSSH是一个用于在多个远程主机上并行执行命令的工具。它提供了快速、灵活和批量操作的能力，它支持SSH连接和认证，可以通过配置文件保存常用参数和选项，是远程管理和批量任务执行的轻量级运维工具。检查安装环境pssh需要python2.4或者以上版本，首先查询一下自己CentOS中的python版本，查询命令如下：[root@localhostpssh-2.3.1]#python--versionPython2.7.5安装在这里我是下载安装包后手动安装的，版本2.3.1mkdir/usr/local/pssh/cd/usr/local/pssh/wgethttps://pypi.p
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一、FlinkCDC概述FlinkCDC是基于数据库日志CDC（ChangeDataCapture）技术的实时数据集成框架，支持全增量一体化、无锁读取、并行读取、表结构变更自动同步、分布式架构等高级特性。配合Flink优秀的管道能力和丰富的上下游生态，FlinkCDC可以高效实现海量数据的实时集成。FlinkCDC于2023年12月7日重磅推出其全新的3.0版本，3.0版本的发布对FlinkCDC而言具有里程碑的意义，自此FlinkCDC从捕获数据变更的Flink数据源正式迈向为以Flink为基础的端到端流式ELT数据集成框架。在该版本中，社区首先支持实时同步MySQL数据至ApacheDor
