目录镜像镜像管理命令镜像构建命令镜像标签和推送命令其他命令容器运行容器停止和删除容器查看容器信息进入容器数据卷列出卷创建和删除卷将卷挂载到容器镜像镜像管理命令dockerimages#列出本地所有的镜像dockersearch#在DockerHub上搜索镜像dockerpull#从DockerHub下载镜像到本地dockerrmi#删除本地的一个或多个镜像dockerimageprune#清理不再使用的镜像dockerinspect#查看镜像的详细信息镜像构建命令dockerbuild-t#根据Dockerfile构建一个新的镜像dockerbuild-f-t#根据指定的Dockerfile构
文章目录一、Flink&FlinkCDC官网二、CDC&FlinkCDC介绍1、什么是cdc2、什么是FlinkCDC3、支持的连接器三、springboot整合FilnkCDC1、官网示例2、Maven依赖1)Flink和FlinkCDC版本映射2）具体maven依赖3）项目坑点3、springboot代码示例1）创建变更监听器2）自定义数据解析器3）创建变更对象4）创建业务处理类5）运行代码监听mysqlCDC事件一、Flink&FlinkCDC官网FlinkCDC地址Flink官网地址二、CDC&FlinkCDC介绍1、什么是cdcCDC:全称是ChangeDataCapture，即数据
热门系列：程序人生，精彩抢先看日常异常，是否也有你似曾相识的那一个1、问题 接上篇，【日常Exception】第二十九回：Flink启动异常之java.net.UnknownHostException:xxxx:Nameorservicenotknownn之后，又报出了一个如下问题：java.util.concurrent.CompletionException:org.apache.flink.runtime.jobmanager.scheduler.NoResourceAvailableException:Couldnotacquiretheminimumrequired
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
「作者主页」：士别三日wyx「作者简介」：CSDNtop100、阿里云博客专家、华为云享专家、网络安全领域优质创作者「推荐专栏」：对网络安全感兴趣的小伙伴可以关注专栏《网络安全入门到精通》Linux常用命令1、文件及内容2、网络3、进程服务4、系统5、用户权限6、文件目录1、文件及内容cat查看文件内容cat/root/data.txt #查看文件内容cat-n/root/data.txt #显示行号tac/root/data.txt #反向查看文件内容more逐页显示文件内容，配合快捷键上下翻页more/root/new.txt #逐页显示文件内容more-3/root/new.txt
ApacheFlink有两种关系型API来做流批统一处理：TableAPI和SQLTableAPI是用于Scala和Java语言的查询API，它可以用一种非常直观的方式来组合使用选取、过滤、join等关系型算子。 FlinkSQL是基于 ApacheCalcite 来实现的标准SQL。无论输入是连续的（流式）还是有界的（批处理），在两个接口中指定的查询都具有相同的语义，并指定相同的结果。基本程序结构importorg.apache.flink.table.api.*;importorg.apache.flink.connector.datagen.table.DataGenOptions;//
cat命令（文本输出命令）一般查找出错误日志catinfo.log|grep‘print’,这时候我们要输出当前这个日志的前后几行：显示file文件里匹配print那行以及上下5行catinfo.log|grep-C5'print'显示print及前5行catinfo.log|grep-B5'print'显示print及后5行catinfo.log|grep-A5'print'分页查看日志，但是中文有乱码lessinfo.log直接定位到第100行less+100ginfo.log定位到最后一行less+GGinfo.log查找并高亮关键字lessinfo.log|grep'测试数据'-A5移
大家好，我叫王磊。是SelectDB大数据研发。今天给大家带来的分享是《ApacheFlinkXApacheDoris构建极速易用的实时数仓架构》。下面是我们的个人介绍：我是ApacheDorisContributor和阿里云MVP。同时著有《图解Spark大数据快速分析实战》等书籍。接下来咱们进入本次演讲的正题。本次演讲分：实时数仓需求和挑战、基于ApacheDoris和ApacheFlink构建实时数仓、用户案例与最佳实践分享、未来展望与计划四部分。1.实时数仓需求和挑战。首先我们来看下第一部分：实时数仓需求和挑战。首先我们站在数据流的角度分析下传统的数据架构。从图中我们可以看到数据分为实
文章目录screen介绍screen基本命令screen介绍 Screen是一个在Unix和Linux系统上常用的终端多路复用工具，它允许用户同时在一个终端会话中运行多个终端窗口，并且可以在不同的窗口之间切换。Screen的主要目的是在断开网络连接或关闭终端窗口后，仍然能够保持会话的持续运行。screen基本命令新建一个screen会话screen-S名字>查看所有screen会话screen-ls恢复之前分离的会话screen-r会话ID>退出当前screen会话键盘点击ctrl+a,然后按d查看当前所在会话(id.name)echo$STY关闭会话如果在会话之中，输入exit或者Ctrl+
Flink流应用程序处理的是以数据对象表示的事件流。所以在Flink内部，我么需要能够处理这些对象。它们需要被序列化和反序列化，以便通过网络传送它们；或者从状态后端、检查点和保存点读取它们。为了有效地做到这一点，Flink需要明确知道应用程序所处理的数据类型。并为每个数据类型生成特定的序列化器、反序列化器和比较器。Flink支持非常完善的数据类型，数据类型描述信息都是由TypeInformation定义，比较常用的TypeInformation有BasicTypeInfo、TupleTypeInfo、CaseClassTypeInfo、PojoTypeInfo类等。TypeInformatio
