文章目录前言调试流程1.拉取代码本地打包2.配置启动参数3.日志配置4.启动验证5.断点验证问题1.Cannotfindfactorywithidentifier"mysql"intheclasspath.2.JsonFactory异常3.NoSuchMethodError异常其他结尾前言接着上一篇Flinkcdc3.0动态变更表结构——源码解析，cdcdebug部分官方没有特别说明，尝试踩了一些坑，这里记录下。调试流程1.拉取代码本地打包通过github拉取3.0.0以上版本，本地maven打包mvncleanpackage-DskipTests2.配置启动参数搜索启动类CliFronten
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
1概况本文展示如何使用FlinkCDC+Iceberg+Doris构建实时湖仓一体的联邦查询分析，Doris1.1版本提供了Iceberg的支持，本文主要展示Doris和Iceberg怎么使用，大家按照步骤可以一步步完成。完整体验整个搭建操作的过程。2系统架构我们整理架构图如下，1.首先我们从Mysql数据中使用Flink通过Binlog完成数据的实时采集2.然后再Flink中创建Iceberg表，Iceberg的元数据保存在hive里3.最后我们在Doris中创建Iceberg外表4.在通过Doris统一查询入口完成对Iceberg里的数据进行查询分析，供前端应用调用，这里iceberg外表
前言 CDC,ChangeDataCapture,变更数据获取的简称，使用CDC我们可以从数据库中获取已提交的更改并将这些更改发送到下游，供下游使用。这些变更可以包括INSERT,DELETE,UPDATE等。用户可以在如下的场景使用cdc：实时数据同步：比如将Postgresql库中的数据同步到我们的数仓中。数据库的实时物化视图。Postgresql数据库配置Postgresql参数修改#更改wal日志方式为logicalwal_level=logical#minimal,replica,orlogical#更改solts最大数量（默认值为10），flink-cdc默认一张表占
我们知道，尽管FlinkCDC可以越过Kafka，将关系型数据库中的数据表直接“映射”成数据湖上的一张表（例如Hudi等），但从整体架构上考虑，维护一个Kafka集群作为数据接入的统一管道是非常必要的，这会带来很多收益。在FlinkCDC之前，以Debezium+KafkaConnect为代表的技术组合都是将数据库的CDC数据先接入到Kafka中，然后再由后续的组件解析和处理。引入FlinkCDC后，我们同样可以沿用这种架构，对于FlinkCDC来说，这只不过是将原来某种格式的Sink表改成了以Kafka为Connector的Sink表，改动及其微小。同时，FlinkCDC本身的架构和使用方式
我正在开发多线程win32MFC应用程序。我们正在渲染map并将其显示在用户界面的Pane中，并在顶部显示自定义渲染的对象。呈现速度很慢(~800毫秒)，这是在用户界面线程上发生的。我试图将渲染移动到它自己的线程上，以便菜单仍然保持活泼，而另一个渲染仍然可以在后台运行。Draw线程将使用自己的CDC不断渲染。UI线程将调用重绘函数，该函数锁定互斥锁，并获取CBitmap的最后快照并使用UI的CDC绘制它。使用Draw线程的CDC的每个位置都被互斥锁锁定。我看到的是线程通过CreatCompatibleBitmap创建一个新的CBitmap，然后尝试选择新的CBitmap对象到绘制线程的
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
目录什么是CDC什么是FlinkCDCFlinkCDC前生今世FlinkCDC1.xFlinkCDC2.xFlinkCDC3.xFlinkCDC使用Debezium标准CDCEvent格式详解什么是CDCCDC（ChangeDataCapture）是一种用于跟踪数据库中数据更改的技术。它用于监视数据库中的变化，并捕获这些变化，以便实时或定期将变化的数据同步到其他系统、数据仓库或分析平台。CDC技术通常用于数据复制、数据仓库更新、实时报告和数据同步等场景。CDC可以捕获数据库中的以下类型的数据变化：插入（Insert）：当新数据被插入到数据库表中时。更新（Update）：当数据库表中的现有数据被
依赖项将下列依赖包放在flink/libflink-sql-connector-kafka-1.16.2创建映射表创建MySQL映射表CREATETABLEifnotexistsmysql_user(idint,nameSTRING,birthSTRING,genderSTRING,PRIMARYKEY(`id`)NOTENFORCED)WITH('connector'='mysql-cdc','hostname'='192.168.0.1','port'='3306','username'='user','password'='password','server-time-zone'='As
文章目录一、前言二、STM32CubeMX生成代码2.1选择芯片2.2配置相关模式2.3设置时钟频率2.4生成代码2.5编译并下载代码2.6结果2.7问题三、回环测试3.1打开工程3.2添加回环代码3.3编译烧录并测试四、出现问题和解决方法4.1烧录总是要自己插拔USB4.2自己生成的工程没有测试成功一、前言最近在学习STM32的USB功能，主要是想要使用虚拟串口（VCP）功能，来解决串口传输速率较低的问题，达到于上位机高效通信的目的。使用芯片：STM32F407ZGT6使用函数：HAL库使用工具：STM32CubeMX+KeiluVision5串口工具：VOFA二、STM32CubeMX生成
