java.sql包中存在DriverManager类，Connection接口，Statement接口和ResultSet接口。类和接口作用如下：DriverManager：主要用于管理驱动程序和连接数据库；Connection接口：主要用于管理建立好的数据库连接；Statement接口：主要用于执行SQL语句；ResultSet接口：主要用于存储数据库返回的记录。1. &n
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2023-11-28 15:43:39
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# 实现Java CDC
## 概述
在教会小白如何实现Java CDC之前，让我们先了解一下什么是Java CDC。CDC是Change Data Capture（数据变更捕获）的缩写，它是一种软件设计模式，用于监控数据库的变化并捕获这些变化。Java CDC是一种实现CDC模式的Java工具。
在本文中，我将向你介绍如何使用Java CDC工具来实现CDC模式。我们将按照以下步骤进行：
原创
2023-08-07 17:56:35
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JDK、JRE及JVMJDK是Java的编译和开发工具，包含JRE和开发工具，其中JRE（开发环境）包含jvm（用来跨平台运行的）和核心类库（封号的Java程序包，各种数据运行程序） 开发工具包含：javac.exe（编译工具）和Java.exe（开发工具）。 编译工具：Javac是用来把Java文件编译成为class文件， 开发工具：用来程序开发创作常用的DOS命令：E: 盘+冒号（按shift
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2023-05-24 10:38:51
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一、Checkpoint概念 上篇文章我们已经讲了Flink的状态管理，对于这些状态如何保存，我们一起学习一下Flink的Checkpoint机制。Flink本身为了保证其高可用的特性，以及保证作用的Exactly Once的快速恢复，进而提供了一套强大的Checkpoint机制。 Checkpoint机制是Flin
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2023-11-16 14:56:19
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如何实现“Flink CDC Java”
## 概述
本文将介绍如何使用Flink CDC（Change Data Capture）库来实现Java应用程序对数据变更的实时捕获和处理。Flink CDC是Apache Flink生态系统中的一个插件，可以用于将数据源中的变更事件以流的形式进行处理和消费。下面将详细介绍实现的步骤和代码示例。
## 实现步骤
下面是实现“Flink CDC J
原创
2024-01-11 10:23:15
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客户是供应链存在和发展的基础，将供应链管理同客户关系管理整合，真正做到以客户为中心，既有助于实现供应链上传统的“推式”管理向“拉式”管理的转变，增强供应链的整体竞争力，也有助于供应链通过客户关系管理构建基于客户的核心竞争力，罗浮云SRM系统与CRM整合，助力企业一体化管理。 客户是SRM系统与CRM共同服务对象。企业必须在提高客户服务水平的同时努力降低运营成本，必须在提高市场反
## Java CDC MySQL
Java CDC（Connected Device Configuration）是Java平台的一种配置，专门用于嵌入式和移动设备。MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统。本文将介绍如何在Java CDC中使用MySQL，并提供相应的代码示例。
### 连接MySQL数据库
要在Java CDC中连接MySQL数据库，需要使用Java JDBC（Jav
原创
2024-01-11 04:48:45
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Apache Flink 1.171. Flink 1.17 Overview2. Flink 1.17 Overall Story3. Flink 1.17 Key Features4. Summary5. Q&A 1. Flink 1.17 Overview Flink 1.17 版本完成了 7 个 FLIP，累计贡献者 170+，解决 600+Issue 以及 1100+Commi
# Java CDC工具：实时数据捕获的利器
在现代软件架构中，实时数据捕获和变更数据捕获（CDC, Change Data Capture）变得越来越重要。特别是在微服务架构和大数据应用中，如何高效、准确地同步数据库的变更成为了开发者关注的焦点。Java CDC工具为此提供了一系列解决方案。在本文中，我们将探讨Java CDC工具的基本概念、应用场景，并通过代码示例来展示它的实际用法。
##
原创
2024-09-06 06:50:26
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flink-cdc官网：Oracle CDC Connector — CDC Connectors for Apache Flink® documentationFlink环境依赖: （1）下载postgresql jdbc jar包
postgresql-42.3.5 和 flink-sql-connector-oracle-cdc-2.2.0.jar将包放到f
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2023-11-27 20:31:49
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hadoop之Spark强有力竞争者Flink,Spark与Flink：对比与分析Spark是一种快速、通用的计算集群系统，Spark提出的最主要抽象概念是弹性分布式数据集(RDD)，它是一个元素集合，划分到集群的各个节点上，可以被并行操作。而Flink是可扩展的批处理和流式数据处理的数据处理平台。Apache Flink，apache顶级项目，是一个高效、分布式、基于Java实现的通用大数据分析
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2023-08-06 18:15:16
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今日内容:tcp协议的聊天 ---- 编码udp协议的聊天 --- 编码基于udp协议的时间同步机制 --- 编码(pycharm控制台输出颜色)import socket
sk = socket.socket(family=socket.AF_INET,type=socket.SOCK_STREAM,) 参数1 family :套接字类型 参数2 type: 通信协议类型 tcp类型,ud
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2024-08-25 14:30:59
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这段时间开始调研使用 StarRocks 做准实时数据仓库：flink cdc 实时同步数据到 StarRocks，然后在 StarRocks 中做分层计算，直接把 StarRocks 中的 ADS 层提供给 BI 查询。架构如下：由于用到的表比较多，不能用 Flink SQL 给每个表都做个 CDC 的任务（任务太多不好维护、对数据库又可能有些压力），就用 Flink Stream Api 写了
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2024-08-19 14:59:12
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MySQL CDC连接器允许从MySQL数据库读取快照数据和增量数据。本文档根据官网翻译了如何设置MySQL CDC连接器以对MySQL数据库运行SQL查询。依赖关系为了设置MySQL CDC连接器，下表提供了使用构建自动化工具（例如Maven或SBT）和带有SQL JAR捆绑包的SQL Client的两个项目的依赖项信息。1、Maven依赖<dependency>
<gro
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2024-05-24 12:54:36
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前言：主要讲解了技术原理，入门与生产实践，主要功能：全增量一体化数据集成、实时数据入库入仓、最详细的教程。Flink CDC 是Apache Flink的一个重要组件，主要使用了CDC技术从各种数据库中获取变更流并接入到Flink中，Apache Flink作为一款非常优秀的流处理引擎，其SQL API又提供了强大的流式计算能力，因此结合Flink CDC能带来非常广阔的应用场景。例如，Flink
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2023-09-05 20:31:18
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简介下载官方Flink依赖包 (笔者所用版本为1.13.6）下载下面列出的依赖包，并将它们放到目录 flink-1.13.6/lib/ 下：下载elasticsearch连接器flink-sql-connector-elasticsearch7_2.11-1.13.6.jar
下载MySQL-CDC flink-connector-mysql-cdc-2.0.1.jar
方法 / 步骤一: 部署F
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2024-01-14 15:49:00
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flink-cdc 入门介绍#如下内容暂时不理解也没事。
Flink CDC Connectors 是 Apache Flink 的一组源端（Source）连接器，通过捕获变更数据（Change Data Capture）从不同数据库中采集数据。项目早期通过集成 Debezium 引擎来采集数据，支持 全量 + 增量 的模式，保证所有数据的一致性。但因为集成了 Debezium Engine，用户
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2023-10-18 19:52:30
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引言CDS(class-data sharing)即应用间共享class-data数据信息。JDK13扩展了应用的CDS实现，可以在程序执行的时候动态的打包class信息。被归档的class包含所有加载到应用中的类，一些依赖的库类，CDS的基层(base-layer)。###3 归档Java 13 中对 Java 10 中引入的 应用程序类数据共享进行了进一步的简化、改进和扩展，即：允许在 Jav
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2023-09-03 17:03:46
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# Java Flink CDC 打包指南
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，它允许开发者处理实时数据流。而在处理实时数据时，数据库变更捕获（CDC，Change Data Capture）可以为我们提供更为详细的数据变化信息。结合 Flink 和 CDC，我们可以有效地构建实时数据流应用。在本文中，我们将探讨如何将 Java Flink CDC 项目进行打包，并提供实际的代码示
原创
2024-09-08 06:13:27
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我们正在探讨如何在 Java 环境中使用 Flink CDC（Change Data Capture）来监控和捕捉数据库的变化。Flink CDC 允许实时地从数据库获取变更数据，非常适合高并发和实时数据流处理的场景。下面我将系统性地记录解决“flink cdc 代码 java”问题的过程。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保开发环境的兼容性。以下是各个组件及其版本的兼容性矩阵。
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