Docker命令大全前期准备1、准备好CentOS7.6系统的服务器环境。2、在服务器上搭建好docker环境，可以参考CentOS7.6离线安装Docker，当然如果网络条件可以可以参考菜鸟教程的Docker安装教程。3、其次搭建好数据库，如果是mysql数据库可以参考CentOS7离线安装Mysql5.7。数据库建议直接安装在服务器上，不要采用docker镜像方式创建数据库镜像。数
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2024-02-26 14:40:15
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文章目录你可能面临如下苦恼：接口缓存重试机制Bean校验等等......它为流计算开发工程师解决了有了它你的代码就像这样子：仓库地址：[懒松鼠Flink-Boot](https://github.com/intsmaze/flink-boot)1. 组织结构2. 技术选项和集成情况3. 快速开始3.1 核心基础工程3.2 Spring容器topology-base.xmlconfig.prope
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2024-01-26 10:36:05
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# 从零开始实现Spring Boot和Flink集成
## 一、整体流程
为了实现Spring Boot和Flink的集成，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建Spring Boot项目 |
| 2 | 添加Flink依赖 |
| 3 | 实现Flink任务 |
| 4 | 在Spring Boot中运行Flink任务 |
原创
2024-05-24 11:42:16
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# Flink与Spring Boot的集成
Apache Flink是一款流处理框架，专为高吞吐量、高可用性和低延迟的实时数据处理设计。而Spring Boot是一个用于构建独立、生产级应用的框架，它简化了Spring应用的开发过程。将Flink与Spring Boot集成，可以让开发人员在熟悉的Spring环境中轻松地构建流处理应用。
## 1. 为什么选择Spring Boot与Flin
# 使用 Spring Boot 和 Flink 进行监控的指南
在微服务架构和大数据处理的背景下，监控是确保系统稳定和有效运行的关键。本文将指导你如何结合 Spring Boot 和 Apache Flink 来实现监控功能。我们将分步骤展示整个过程，并提供代码示例和注释。
## 整体流程
首先，让我们看一下实现“Spring Boot Flink 监控”的基本流程。这将以表格的形式展示出
原创
2024-09-21 05:20:08
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## 怎样实现“Spring Boot flink Debezium”？
### 1. 简介
在开始之前，让我们先了解一下“Spring Boot flink Debezium”是什么。Spring Boot是一个用于创建独立的、基于Spring的、生产级别的应用程序的框架。而Flink是一个用于处理和分析大规模数据流的开源平台。Debezium是一个开源的分布式平台，用于捕获数据库的变更事件
原创
2023-08-29 13:33:47
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## spring boot flink cdc 实现流程
### 1. 理解 CDC 概念
CDC（Change Data Capture）是指从数据库中捕获变更数据的技术。在实时数据处理中，CDC 可以用于获取数据库中的变更数据，并将其实时发送到 Flink 流处理任务中进行处理。
### 2. 准备工作
在开始实现 spring boot flink cdc 的流程之前，需要做一些准
原创
2023-08-19 07:30:16
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一、SpringBatch概述官网介绍：SpringBatch是一个轻量级、全面的批处理框架，旨在支持开发对企业系统的日常操作至关重要的健壮的批处理应用程序。 Spring Batch 提供了处理大量记录所必需的可重用功能，包括日志记录/跟踪、事务管理、作业处理统计、作业重启、跳过和资源管理。它还提供更高级的技术服务和功能，将通过优化和分区技术实现极高容量和高性能的批处理作业。简单和复杂的大批量批
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2023-10-02 09:54:03
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文章目录前言什么是spring batchSpring 组件使用场景架构 前言dblink（Database Link，数据库的链接像电话线一样是一个通道，要跨本地数据库访问另外一个数据库表中的数据时，本地数据库中就必须要创建远程数据库的dblink,通过dblink本地数据库可以像访问本地数据库一样访问远程数据库表中的数据。）要转换成文件加载方式，所以要改用spring batch。什么是sp
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2023-10-10 09:46:12
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简介说明本文用示例介绍SpringBoot的缓存注解@Cacheable的用法。本文重点展示@Cacheable的配置及其基础用法，需求：给分页接口加缓存，且设置其过期时间。第1次访问时，真实请求，执行成功后@Cacheable注解会将结果缓存到Redis。之后访问时，先从缓存中取，若缓存中有则直接从缓存中取，不再执行方法内的逻辑。过期时间统一在配置类中设置，里边设置部分key的过期时间，其余的用
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2024-07-02 10:20:24
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一、前言Spring Cache 对 Cahce 进行了抽象，提供了 @Cacheable、@CachePut、@CacheEvict 等注解。Spring Boot 应用基于 Spring Cache，既提供了基于内存实现的缓存管理器，可以用于单体应用系统，也集成了 EhCache、Redis 等缓存服务器，可以用于大型系统或者分布式系统。二、关于 Cache应用系统需要通过 Cach
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2024-09-20 11:37:14
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文章目录一、使用Thymeleaf配置国际化页面二、编写多语言国际化配置文件1、在resources下创建i18n目录2、在i18n目录里创建login.properties3、在i18n目录里创建login_zh_CN.properties4、在i18n目录里创建login_en_US.properties5、编写全局配置文件三、定制区域信息解析器四、页面国际化使用五、整合效果测试六、Thym
Springboot集成Jersey Springboot支持Jersey1.x和Jersey2.x，我们这里只介绍Springboot对Jersey2.x的支持。springboot对jersey的集成非常简单。 项目结构：1、引入Springboot对Jersey的starter包：<dependency>
<groupId>org.springframewor
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2023-10-30 14:14:20
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# Spring Boot 集成 Flink CDC 实现指南
## 一、项目概述
在数据处理中，Flink CDC（Change Data Capture）是一种非常有用的实时数据捕捉技术。通过结合 Spring Boot 和 Flink CDC，你可以轻松构建基于数据变化的实时数据流应用。本文将详细介绍如何将 Spring Boot 与 Flink CDC 集成，分步实现这一目标。
##
原创
2024-10-26 06:37:32
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# Spring Boot 整合 Flink CDC 的指南
在现代数据处理架构中，实时数据流处理和良好的监控机制是必不可少的。Apache Flink 是一个分布式处理引擎，特别适合用于实时数据处理。Flink CDC（Change Data Capture）是 Flink 提供的一种用于捕捉数据变化的特性。本文将带你一步步了解如何使用 Spring Boot 整合 Flink CDC，并提供
使用 RestTemplate 访问 HTTP 端点RestTemplate 是 Spring 提供的用于访问 RESTful 服务的客户端的模板工具类，它位于 org.springframework.web.client 包下。在设计上，RestTemplate 完全可以满足 11 讲中介绍的 RESTful 架构风格的设计原则。相较传统 Apache 中的 HttpClient 客户端工具类，
# Spring Boot 整合 Flink CDC：实时数据同步的强大解决方案
在现代应用开发中，数据在不同系统间的同步是个普遍且重要的问题。尤其是在微服务架构中，各个服务可能使用不同的数据库，如何做到实时同步数据成为了一个挑战。Flink CDC（Change Data Capture）结合 Spring Boot 可以很好地解决这个问题。本文将详细介绍如何将 Flink CDC 和 Spr
# Flink CDC 整合 Spring Boot：实时数据处理的最佳实践
随着数据驱动型应用程序的快速增长，实时数据处理变得日益重要。Apache Flink 是一个强大的分布式流处理框架，而 Flink CDC（Change Data Capture）是一种用于捕捉数据库变更事件的工具。结合 Spring Boot，开发者能够快速构建高效的实时数据处理应用。本文将详细介绍如何将 Flink
在本文中，我将重点介绍如何将 Spring Boot 集成到 Flink CDC。当需要利用 Flink 的流式数据处理能力与 Spring Boot 的便捷开发框架结合时，这种集成方式尤为重要。以下是具体的实现过程，涵盖了环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及生态扩展。
## 环境准备
为了进行集成，我首先搭建了如下环境：
- **JDK：** 11及以上版本
- **Mav
# 使用 Apache Flink 部署 Spring Boot 应用：新手指南
在现代数据处理架构中，Apache Flink 和 Spring Boot 是两个非常流行的技术栈。Flink 的流处理能力与 Spring Boot 的微服务架构的灵活性相结合，可以有效地处理大规模数据。本文将为您介绍如何将一个 Spring Boot 应用与 Flink 集成并进行部署，适合刚入门的开发者。
