问题导读 1.kafka sql与数据库sql有哪些区别？ 2.KSQL有什么作用？ 3.KSQL流和表分别什么情况下使用？
ksqlDB是事件流数据库，是一种特殊的数据库，基于Kafka的实时数据流处理引擎，提供了强大且易用的SQL交互方式来对Kafka数据流进行处理，而无需编写代码。KSQL具备高扩展、高弹性、容错式等优良特性，并且它提供了大范围的流式处理操作，比如数据过滤、转化、聚合、连接join、窗口化和 Sessionization （即捕获单一会话期间的所有的流事件）等。
Kafka早期作为一个日志消息系统，很受运维欢迎的，配合ELK玩起来很happy，在kafka慢慢的转向流式平台的过程中，开发也慢慢介入了，一些业务系统也开始和kafka对接起来了，也还是很受大家欢迎的，由于业务需要，一部分小白也就免不了接触kafka了，这些小白总是会按奈不住好奇心，要精确的查看kafka中的某一条数据，作为服务提供方，我也很方啊，该怎么怼？业务方不敢得罪啊，只能写consumer去消费，然后人肉查询。
TOML[2]（Tom's Obvious Minimal Language）是一种相当新的配置文件格式。Python社区在过去几年中已经接受了它，许多流行的工具都使用TOML 进行配置，您将在构建和分发自己的包时可能就会使用 pyproject.toml 。
Kafka Connect 是 Apache Kafka 的一部分，提供了数据存储和 Kafka 之间的流式集成。对于数据工程师来说，只需要配置 JSON 文件就可以使用 。Kafka 为一些常见数据存储的提供了 Connector，比如，JDBC、Elasticsearch、IBM MQ、S3 和 BigQuery 等等。对于开发人员来说，Kafka Connect 提供了丰富的 API，如果有必要还可以开发其他 Connector。除此之外，还提供了用于配置和管理 Connector 的 REST API。
Kafka是一个现在听到很多的话......许多领先的数字公司似乎也在使用它。但究竟是什么呢？
在Koverhoop，我们正在保险，医疗保健，房地产和离线分析领域建立一系列大型项目。对于我们的多租户团体保险经纪平台klient.ca，我们将建立强大的搜索功能。我们希望我们的搜索结果在键入时出现。以下是我们能够实现的目标，在本文中，我将讨论核心基础架构，我们如何完全自动化其部署以及如何也可以非常快速地对其进行设置。
KSQL 是什么？ KSQL 是一个 Kafka 的 SQL 引擎，可以让我们在流数据上持续执行 SQL 查询 例如，有一个用户点击流的topic，和一个可持续更新的用户信息表，使用 KSQL 对点击流数据、用户表进行建模，并把二者连接起来，之后 KSQL 会持续查询这个topic的数据流，并放入表中 KSQL 是开源的、分布式的，具有高可靠、可扩展、实时的特性 KSQL 支持强大的流处理操作，包括聚合、连接、窗口、会话等等 KSQL 解决了什么问题？ KSQL 的主要目的是为了降低流处理的操作门槛，为 K
在这篇文章中，我将解释Kafka Streams抑制的概念。尽管它看起来很容易理解，但还是有一些内在的问题/事情是必须要了解的。这是我上一篇博文CDC分析的延续。
kafka 早期作为一个日志消息系统，很受运维欢迎的，配合ELK玩起来很happy，在kafka慢慢的转向流式平台的过程中，开发也慢慢介入了，一些业务系统也开始和kafka对接起来了，也还是很受大家欢迎的，由于业务需要，一部分小白也就免不了接触kafka了，这些小白总是会安奈不住好奇心，要精确的查看kafka中的某一条数据，作为服务提供方，我也很方啊，该怎么怼？业务方不敢得罪啊，只能写consumer去消费，然后人肉查询。
Confluent平台是一个可靠的，高性能的流处理平台，你可以通过这个平台组织和管理各式各样的数据源中的数据。
在本节中，我们将介绍如何使用DeltaStreamer工具从外部数据源甚至其他Hudi表中获取新的更改，以及如何使用Hudi数据源通过upserts加速大型Spark作业。 然后可以使用各种查询引擎查询这些表。
结构化查询语言 (SQL) 是用于与关系数据库通信的标准编程语言。由于业务中的数据使用量以惊人的速度增长，因此对了解 SQL、关系数据库和数据管理的人员的需求也在上升。
DynamoDB 是 AWS 独有的完全托管的 NoSQL Database。它的思想来源于 Amazon 2007 年发表的一篇论文：Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store。在这篇论文里，Amazon 介绍了如何使用 Commodity Hardware 来打造高可用、高弹性的数据存储。想要理解 DynamoDB，首先要理解 Consistent Hashing。Consistent Hashing 的原理如下图所示：
Apache Kafka利用循环技术为多个分区生产信息。其中自定义分区技术常用于为已经定义好的分区生产特定类型的信息，并使生产出来的信息能被特定类型的消费者使用。这种技术使我们能够掌控信息的生成和使用。Windowing使用基于时间限制的事件时间驱动分析以及数据分组。有三种不同的Windowing方式，分别是Tumbling，Session和Hopping。
要充分利用 Spring Data for Apache Cassandra 支持中的对象映射功能，您应该使用注释对映射的域对象进行@Table注释。这样做可以让类路径扫描器找到并预处理您的域对象以提取必要的元数据。仅使用带注释的实体来执行模式操作。在最坏的情况下， SchemaAction.RECREATE_DROP_UNUSED操作会删除您的表并丢失数据。以下示例显示了一个简单的域对象：
退出，用自己的建的用户登录，建个 schema 表，这个也要和 oracle 数据库的用户一致。
github地址 : https://github.com/smartloli/kafka-eagle
有关系行数据库经验的人（比如我），在最初接触HBase这样的数据库时，对数据结构的理解容易遇到障碍。会不自觉的将HBase的行、列等概念映射成关系型数据库的行、列。为了加速理解HBase的一些概念，翻译了这篇文章《Understanding HBase and BigTable》（HBase官方文档推荐阅读文章）。
您不能简单地通过输入 dict2 = dict1 来复制一个字典，因为 dict2 只会成为 dict1 的引用，对 dict1 的更改也会自动应用于 dict2。
数据库创建过程。 首先创建用户、创建数据库、创建表空间、授权。 表空间需要根据时间需求来设置，数据结构需要与要迁移数据的 oracle 库一致。
Viper是Go应用程序的完整配置解决方案，包括12-Factor应用程序。它旨在在应用程序中工作，并可以处理所有类型的配置需求和格式。它支持：
子项目可以将任务分解为更小的工作部分，以便可以轻松地确定范围、分配和跟踪它们。它们可以在数据库的表视图中查看。
SQL 是一门 ANSI 的标准计算机语言，用来访问和操作数据库系统。SQL 语句用于取回和更新数据库中的数据。
流处理是一种允许用户在接收到的数据后的短时间内快速查询连续数据流和检测条件的技术。检测时间从几毫秒到几分钟不等。
物联网+大数据+机器学习将会是以后的趋势，这里介绍一篇这方面的文章包含源码。 混合机器学习基础架构构建了一个场景，利用Apache Kafka作为可扩展的中枢神经系统。 公共云用于极大规模地训练分析模型（例如，通过Google ML Engine在Google Cloud Platform（GCP）上使用TensorFlow和TPU，预测（即模型推断）在本地Kafka基础设施的执行（ 例如，利用Kafka Streams或KSQL进行流分析）。 本文重点介绍内部部署。 创建了一个带有KSQL UDF的Github项目，用于传感器分析。 它利用KSQL的新API功能，使用Java轻松构建UDF / UDAF函数，对传入事件进行连续流处理。 使用案例：Connected Cars - 使用深度学习的实时流分析 从连接设备（本例中的汽车传感器）连续处理数百万个事件：
快速总结 ↬ 在这篇文章中，Louis Lazaris 描述并演示了一些有趣的 HTML 属性，您可能听说过也可能没有听说过，并且可能会发现它们非常有用，可以在您的项目中亲自使用。
Apache Hudi提供了一个HoodieTransformer Utility，允许您在将源数据写入Hudi表之前对其进行转换。有几种开箱即用的转换器，您也可以构建自己的自定义转换器类。
和PostgreSQL数据库相似，需要有psql客户端或者有人大金仓的ksql客户端都可以，运行方式如下：
Flink程序是执行分布式集合转换(例如，filtering, mapping, updating state, joining, grouping, defining windows, aggregating)的常规程序。集合创建于原始的数据源(例如，通过从文件读取，kafka主题或从本地内存集合中进行创建)。通过sinks返回结果，例如将数据写入（分布式）文件或标准输出(例如，命令行终端)。Flink程序以各种上下文运行，独立或嵌入其他程序中。执行可能发生在本地JVM或许多机器的集群上。取决于数据源的类
KafkaCenter是一个针对Kafka的一站式，解决方案。用于Kafka集群的维护与管理，生产者和消费者的监控，以及Kafka部分生态组件的使用。
我的答案很简单：HTML。而且我一点也没有讽刺或嘲弄。当然，我非常清楚在哪些情况下使用哪些标签，以及如何使我的 HTML 大部分具有语义性和可访问性。
最大文档大小有助于确保单个文档不会使用过多的RAM或在传输过程中占用过多的带宽。要存储大于该限制的文档，MongoDB提供了GridFS API。有关GridFS的更多信息，请参阅mongofiles和驱动程序的文档。
静电说：2023新年快乐！这也是新年的第一篇文章，再次祝福各位新年新气象。今天我们为大家分享11个新的Figma隐藏技巧，我猜你可能真的不知道。快学起来。
静电说：上周我们为大家带来了Figma技巧超全合集的第一辑，今天，第二辑来啦！要看第一辑的小伙伴请点击这个链接：Figma技巧超全合集！40+隐藏技能！快收藏！（第一辑）
本文为 TiDB Hackathon 2020 比赛中 TiFlink 项目最新进展的介绍，使用 TiKV 和 Flink 实现了强一致的物化视图的功能。
Redis哈希是一个键值对的集合，其中每个键都对应一个哈希表。哈希表实际上是一个包含字段和值的无序散列表。下面是Redis哈希的一些重要特性：
每周资讯 IMWeb前端社区 想要成为一名优秀的前端，需要及时掌握互联网技术的时事热点，这周又有哪些值得关注的最新动态呢，让我来为大家一一揭晓！ 1 苹果秋季发布会定档9月12日，你想知道的一切“剧透”都在这里了 今天苹果官方终于宣布，于9月12日在Apple Park举行秋季发布会，随着新机iPhone 8发布的临近，相关的“剧透”也越来越密集，果粉们一定很好奇，新一代iPhone颜值到底怎样？科技到底有多“黑”？ 2 重磅开源KSQL：用于Apache Kafka的流数据SQL引擎 Kafka的作者
文章有点长，但是写的都挺直白的，慢慢看下来还是比较容易看懂，从Kafka的大体简介到Kafka的周边产品比较，再到Kafka与Zookeeper的关系，进一步理解Kafka的特性，包括Kafka的分区和副本以及消费组的特点及应用场景简介。
11g 官方文档：https://docs.oracle.com/cd/E11882_01/server.112/e25494/tables.htm#ADMIN11668
查看与配置集群、存储数据和编写查询相关的某些性能调优指南，以便您可以保护集群和相关服务、自动扩展资源以处理查询等。
SQL SERVER实例的概念和“类与对象”的概念很相似。可以把SQL SERVER的安装程序看做是一个类，安装过程则是创建对象的过程，创建出来的对象称为“SQL SERVER实例”——即“类与对象”中把类实例化的概念。
在某些情况下，作为DBA，您需要将模式和特定表的内容从数据库复制到同一实例中或在不同的SQL实例中，例如从生产数据库中复制特定表到开发人员以进行测试或排除故障。 SQL Server提供了许多方法，可以用来执行表的数据和模式复制过程。为了研究这些方法中的每一个，我们将考虑下面的场景: 托管SQL服务器:localhost。这两个数据库都驻留在同一个SQL Server 2014实例中。 源数据库:AdventureWorks2012。 目标数据库:SQLShackDemo。 将从源数据库复制到目标数据库的表
许多编程任务涉及通过网络连接发送数据，将数据保存到磁盘或将数据提交到API和服务。 这些任务通常要求在传输数据时将数据编码和解码为中间格式。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Apache Cassandra 的 Spring 数据教程二（Spring中国教育管理中心）
最近在学习 Oracle 数据库的迁移与升级，用到了 OGG 这块知识，故和大家在来学习一下。之前有过两篇相关文章，感兴趣的可点下方链接查看。
TOML 文档在 Python 中表示为字典。TOML 文件中的所有表和子表都显示为嵌套字典
日常使用的还是很多的，经常会用radis存储一些json数据，对象数据，但是这样偶然间会发现不同的项目根据习惯的使用不同，有些人喜欢存对象，有些人喜欢存json。其实存json和存对象本质上到redis这边而言，它都是进行一个字符串的存储，只是会多一个类路径，然后就操作方面的区别。
Android 8.0 为用户和开发者引入多种新功能。本文重点介绍面向开发者的新功能。
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