本文是《CDC数据入湖方案：MySQL＞FlinkCDC＞Kafka＞Hudi》的增强版，在打通从源端数据库到Hudi表的完整链路的前提下，还额外做了如下两项工作：引入ConfluentSchemaRegistry，有效控制和管理上下游的Schema变更使用Avro格式替换Json，搭配SchemaRegistry，可以抽离Avro中的Schema数据，减少了Avro消息的体积，提升传输速率1.环境准备本文依旧使用Debezium官方提供的一个MySQLDocker镜像，构建操作可参考其官方文档，使用的是其内置的inventory数据库；本文需要搭建一个ConfluentSchemaRegis
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MySQL-死锁的产生及解决方案1.死锁与产生死锁的四个必要条件1.1什么是死锁1.2死锁产生的4个必要条件2.死锁案例2.1表锁死锁2.2行锁死锁2.3共享锁转换为排他锁3.死锁排查4.实例分析4.1案例描述4.2案例死锁问题复现4.3死锁排查4.4解决死锁5.如何避免死锁1.死锁与产生死锁的四个必要条件1.1什么是死锁死锁是指2+的进程在执行过程中，由于竞争资源或者由于彼此通信而造成的一种阻塞的现象，若无外力作用，它们都将无法推进下去。此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁，这些永远在互相等待的进程称为死锁进程。摘自：@百度百科1.2死锁产生的4个必要条件虽然进程在运行过程中，可能发生死锁
文章目录一，了解HDFSJavaAPI（一）HDFS常见类与接口（二）FileSystem的常用方法二，编写Java程序访问HDFS01创建Maven项目02添加相关依赖03创建日志属性文件（1）在resources目录里创建log4j.properties文件04启动集群HDFS服务05在HDFS上创建文件（1）创建net.army.hdfs包（2）在net.army.hdfs包里创建CreateFileOnHDFS类（3）编写create1()方法（4）编写create2()方法，事先判断文件是否存在06写入HDFS文件（1）在net.hw.hdfs包里创建WriteFileOnHDFS类
通过条件查询可以查询到符合条件的数据，但如同要实现对字段的值进行计算、根据一个或多个字段对查询结果进行分组等操作时，就需要使用更高级的查询，MySQL提供了聚合函数、分组查询、排序查询、限量查询、内置函数以实现更复杂的查询需求。接下来将针对这些高级查询的知识进行讲解。1.聚合函数在实际开发中，经常需要做一些数据统计操作，例如统计某个字段的最大值、最小值、平均值等。像这样对一组值执行计算并将计算后的值返回的操作称为聚合操作，聚合操作一般通过聚合函数实现。使用聚合函数实现查询的基本语法格式如下。SELECT[字段名1，字段名2，···，字段名n]聚合函数FROM数据表名；MySQL中常用的聚合函数
1.建表sqlCREATETABLE`province`( `id`VARCHAR(32)PRIMARYKEYCOMMENT'主键', `code`CHAR(6)NOTNULLCOMMENT'省份编码', `name`VARCHAR(40)NOTNULLCOMMENT'省份名称')COMMENT='省份信息表';CREATETABLE`city`( `id`VARCHAR(32)PRIMARYKEYCOMMENT'主键', `code`CHAR(6)NOTNULLCOMMENT'城市编码', `name`VARCHAR(40)NOTNULLCOMMENT'城市名称', `provinceCod
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导 读 本文主要介绍使用Python和OpenCV搭建自己的一维码和QRCode扫描仪（步骤+源码）。项目简介 本文我们将创建一个程序来扫描图像中的二维码和条形码。对于这个程序，我们需要三个包，分别是OpenCV、NumPy和pyzbar。大多数Python程序员都熟悉OpenCV和Numpy库。OpenCV是一个开源计算机视觉和机器学习库。它是一个有用的图像处理库。我们在项目中使用这个库来处理设备捕获的视频中的每一帧。我们在这里使用Numpy，因为pyzbar可与OpenCV/numpyndarrays配合使用。而pyzbar库用于从给定图像中读取条形码和QR码。它支持EAN-1
