Linux常用命令记录文件与目录管理命令Linux的文件目录是树状结构，最顶级的目录为根目录/，其他目录是通过挂载将其添加到文件树上，通过解除挂载将其移除。首先先了解什么是绝对路径和相对路径绝对路径：从根目录开始的完整路径描述，通常以/开头，从根目录root一直到目标目录相对路径：相对于当前工作目录的路径描述，通常使用以下符号：.：表示当前目录，如./test.txt表示当前目录下的文件..：表示父级目录，如../dir/test.txt表示父级目录下的文件处理目录的常用命令mkdir——创建目录用于创建目录，工作方式如下mkdirdir这样会创建一个名为dir的文件夹，而mkdirdir1d
一、集群部署集群规划节点服务器hadoop1hadoop2hadoop3hadoop4角色JobManagerTaskManagerTaskManagerTaskManagerTaskManager1、flink-conf.yaml从16版本开始1-9行必须改集群才能用#JobManager节点地址.jobmanager.rpc.address:hadoop1jobmanager.bind-host:0.0.0.0jobmanager.rpc.port:6123rest.address:hadoop1rest.bind-address:0.0.0.0#TaskManager节点地址.需要配置为
FlinkCDC和Canal都是用于获取MySQLbinlog的工具，但是有以下几点优缺点对比：FlinkCDC是一个基于Flink的库，可以直接在Flink中使用，无需额外的组件或服务，而Canal是一个独立的服务，需要单独部署和运行，增加了系统的复杂度和成本FlinkCDC支持多种数据库的数据变化捕获，如MySQL、PostgreSQL、MongoDB等，而Canal只支持MySQL和MariaDB的数据变化捕获FlinkCDC支持Exactly-Once语义，保证数据的一致性和准确性，而Canal只支持At-Least-Once语义，可能会出现数据的重复或丢失FlinkCDC支持自动元数
Flink系列文章1、Flink部署、概念介绍、source、transformation、sink使用示例、四大基石介绍和示例等系列综合文章链接13、Flink的tableapi与sql的基本概念、通用api介绍及入门示例14、Flink的tableapi与sql之数据类型:内置数据类型以及它们的属性15、Flink的tableapi与sql之流式概念-详解的介绍了动态表、时间属性配置（如何处理更新结果）、时态表、流上的join、流上的确定性以及查询配置16、Flink的tableapi与sql之连接外部系统:读写外部系统的连接器和格式以及FileSystem示例（1）16、Flink的ta
Flink学习八Flink容错机制&checkpoint&savepointhttps://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/docs/concepts/stateful-stream-processing/1.容错基础概念上一节讲述状态后端;Flink是一个带状态stateful的数据处理系统,在处理数据的过程中,各个算子的记录的状态会随着算子处理的状态而改变;状态后端负责将状态保存在内存或外部持久化存储中(内存方式,Rocks,DB方式)，以便Flink可以在流处理任务中进行快速和可靠的状态访问。本章checkpoint则
目录1.介绍2.使用2.1注册HiveCatalog2.2HiveRead2.2.1流读关键配置2.2.2示例
基本查看日志命令查看最新日志：dockerlogscontainer_name_or_id>dockerlogsimc-system将替换为容器的名称或容器ID。这将显示容器的最新日志输出。实时查看日志：dockerlogs-fcontainer_name_or_id>dockerlogs-fimc-system使用-f参数，你可以实时跟踪容器的日志输出，类似于tail-f命令。查看指定行数的日志：dockerlogs--tailnumber_of_lines>container_name_or_id>dockerlogs--tail50imc-system使用--tail参数，可以指定查看的
Linux对redis的常用命令1.启动：redis-serverlxlredis/redis.conf关闭Redis服务shutdown然后exit退出2.使用redis-cli连接指定的端口号测试，Redis的默认端口6379:redis-cli-p6379ping回应pong3.查看redis进程是否开启:ps-ef|greapredisString版开启连接好端口后4.setkeyvalue5.getkey6.existskey：判断键是否存在回1存在回0不存在7.keys*：查看所有的key值8.测试：100个并发连接100000请求redis-benchmark-hlocalhos
1、Flink扩展calcite中的语法解析1）定义需要的SqlNode节点类-以SqlShowCatalogs为例a）类位置flink/flink-table/flink-sql-parser/src/main/java/org/apache/flink/sql/parser/dql/SqlShowCatalogs.java核心方法：@Overridepublicvoidunparse(SqlWriterwriter,intleftPrec,intrightPrec){writer.keyword("SHOWCATALOGS");}b）类血缘2）修改includes目录下的.ftl文件，在p
Flinkx/Datax/Flink-CDC优劣势对比_HiBoyljw的博客-CSDN博客一、FlinkX简介(已改名为chunjun) FlinkX是一款基于Flink的分布式离线/实时数据同步插件，可实现多种异构数据源高效的数据同步，其由袋鼠云于2016年初步研发完成，目前有稳定的研发团队持续维护，已在Github上开源（开源地址详见文章末尾），并维护该开源社区。目前已完成批流统一，离线计算与流计算的数据同步任务都可基于FlinkX实现。 FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，比如MySQL，HDFS等，也可以采集实时变化的数据，比如
