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本文讨论的方案将是本博客以往介绍的所有关于 CDC 数据同步方案中最贴合实际生产需要的，因为以往介绍的开箱即用方案往往都是一张表对应一个 Kafka Topic，在数据库和数据表数量很大的情况下，这种模式是不实用的，用户真正需要的是：将多张数据表或整个数据库写入到一个 Kafka Topic 中，然后下游再对 Kafka 消息进行分流，也就是把同一张表中的数据分离出来写入到下游表中。要实现这样的设计目标，有一个非常重要的前提条件：Kafka 中的消息必须要包含两个关键字段，就是这条 CDC 数据所属的数据
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- Laurence
- 昨天
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适⽤场景：适⽤于对性能要求极⾼、需要使⽤多种数据结构和事务操作的场景，例如缓存、计数器、实时消息等。适⽤场景：适⽤于⾼吞吐量、⾼并发、数据处理流程复杂的场景，例如⼤数据处理、实时⽇志处理等。适⽤场景：适⽤于需要使⽤多种协议、⽀持多种消息类型的场景，例如 Web 服务、企业应⽤集成等。消息队列是在消息的传输过程中保存消息的容器，简单点理解就是传递消息的队列，具备先进先出的特点，⼀般⽤于异步、解耦、流量削锋等问题，实现⾼性能、⾼可⽤、⾼扩展的架构。优点：可靠性⾼、性能优秀、⽀持多种协议、有完善的管理界⾯。
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- 温情^
- 昨天
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JDK下载地址：清华镜像，版本：jdk-8u202-linux-x64.tar.gz，版本：hadoop-3.3.5.tar.gz用户名hadoop。
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- hhujjj2005
- 昨天
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Brocker：消息队列服务器实体Exchange**(**消息交换机)：它指定消息按什么规则，路由到哪个队列。Queue(消息队列载体)：每个消息都会被投入到一个或多个队列。Binding(绑定)：它的作用就是把exchange和queue按照路由规则绑定起来。Routing Key(路由关键字)：exchange根据这个关键字进行消息投递；vhost：权限数据隔离。Producer**(**消息生产者)：就是投递消息的程序。Consumer(消息消费者)：就是接受消息的程序；
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- 7仔要加油
- 22小时前
数据错误 -
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报错信息：org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 0.0 failed 1 times, most recent failure: Lost task 0.0 in stage 0.0 (TID 0) (NanYi executor driver): java.lang.NoClassDefFoundError: com/fasterxml/jackson/core/StreamRe
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- .404 not found
- 21小时前
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- 数据错误
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hive窗口中编写sql语句，然后会去Mysql里面进行表格结构和位置的查询，如果表格结构没有问题，那么就会将sql语句拆分成不同的关键字，然后调用mapreduce对应关键字的java脚本模板，如果mr的模板文件运行没有问题，就会调用yarn进行资源的申请和分配，然后使用mr进行数据的计算，最后将计算的结果再回显到hive数据的窗口中。相反，如果输入数据切片较小，可能会导致更多的数据块被创建，从而增加了Map任务的数量，提高了作业的并行度和执行速度。--------coalesce 类似于NVL函数，
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- .房东的猫
- 昨天
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CSDN云计算「C课有道」栏目趁着这股技术风潮再次如期而至啦！秉承「门门有路，路路有门」的理念，这次CSDN云计算小分队特邀阿里云、腾讯云、青云、天云等企业内的“国宝级”架构师，共同打造了一款数据库系列进阶教程，效果绝堪比“红宝书”。 从数据库宏观发展入手，内容主要涉及云数据库为代表的非关系型数据库、MySQL数据处理、分布式等诸多技术要点，将造福开发者设置为终极指标，纯技术绽放的精彩无限，实在不容错过。
数据错误
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