#include #include#include //使用静态对象库//#pragma comment(lib, “C:\\Program Files\\MySQL\\MySQL Connector mysqlclient.lib”)//使用动态链接库//确保 libmysql.dll 在系统路径中可以搜到 #pragma comment(lib, “C:\\Program Files\\MySQL\\MySQL Connector char pwd[1024];char usr[1024]; printf(“Target platform word length : %d \n”, sizeof(void*) ); printf(“Connector version: %s \n”, mysql_get_client_info());//simpleUsage();//return 0; printf(“Initializing MySQL Connector
依赖 Flink版本：1.11.2 Apache Flink 内置了多个 Kafka Connector：通用、0.10、0.11等。 对于大多数用户使用通用的 Kafka Connector 就可以了。 通用 Connector： <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-connector-kafka_2.11 > 0.10 Connector： <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-connector-kafka 下面是老版本的 Connector 介绍： Maven 开始支持版本 消费者与生产者类名 Kafka版本 备注 flink-connector-kafka-0.8_2.11 1.0.0 FlinkKafkaConsumer08
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.* TO ‘debezium’ IDENTIFIED BY ‘debezium’; FLUSH PRIVILEGES; 关于权限的介绍： SELECT – enables the connector to select rows from tables in databases; used only when performing a snapshot RELOAD – enables the connector to connect to and read the binlog of its MySQL server; always required for the connector REPLICATION /0.8.3.Final/debezium-connector-mysql-0.8.3.Final-plugin.tar.gz 解压压缩包：tar -zxvf debezium-connector-mysql -0.8.3.Final-plugin.tar.gz 把debezium-connector-mysql下所有的jar包复制到kafka的lib下：cp *.jar /opt/cloudera/parcels
Connector是Tomcat最核心的组件之一，负责处理一个WebServer最核心的连接管理、Net IO、线程（可选）、协议解析和处理的工作。 一、连接器介绍 在开始Connector探索之路之前，先看看Connector几个关键字 NIO：Tomcat可以利用Java比较新的NIO技术，提升高并发下的Socket性能 AJP：Apache 通过对如上名词的组合，Tomcat组成了如下的Connector系列： Http11Protocol：支持HTTP1.1协议的连接器 Http11NioProtocol：支持HTTP1.1 协议+ NIO
什么是MySQL Connector/Python？ MySQL Connector/Python enables Python programs to access MySQL databases, using an API that is compliant 简单来说就是Python用来连接并访问MySQL的第三方库； 安装mysql-connector-python sht-sgmhadoopcm-01.telenav.cn:mysqladmin:/usr cnx = mysql.connector.connect(user='root', password='agm43gadsg', host (**config) cnx.close() 创建表 from __future__ import print_function import mysql.connector from mysql.connector
初识硬件仅仅是个开始，组装一台主机其实并不难，当有了更多的了解以后相信大家就可以为自己搭建起一台最适合自己的机器。 在后面我们还将为大家从装系统慢慢到超频进行更为详细的介绍，请大家继续关注电脑百事网电脑组装教程栏目。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
要使用此连接器，添加以下依赖项： <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-connector-filesystem
Created by Jerry Wang, last modified on Oct 04, 2014 执行report ESH_IX_CRT_INDEX_OBJECT_TYPE report的输入能够在Connector
创建connector对象，并判断server.xml 中是否配置线程池，如果配置线程池则创建线程池 ? server.xml 配置 为connector对象设置除executor外的其它属性信息 把当前connector添加到StandardService.connectors 数组中。 下面我们以Http11Protocol来分析Connector。 startInternal() 方法 ? （server.xml的connector中配置的线程池） 根据server.xml中的connector中的acceptorThreadCount属性来确定创建几个接受请求处理的线程。 到此 Connector的整理流程就结束了。 简单梳理下 1. Connector 根据协议来选择协议的处理类，tomcat默认的处理类是Http11Protocol。 2.
Flink 版本：1.13 Kafka Connector 提供了从 Kafka topic 中消费和写入数据的能力。 1. 依赖 无论是使用构建自动化工具（例如 Maven 或 SBT）的项目还是带有 SQL JAR 包的 SQL 客户端，如果想使用 Kafka Connector，都需要引入如下依赖项： <dependency > <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-connector-kafka_2.11</artifactId> <version Connector 参数 参数选项 是否必填项 默认值 数据类型 说明 connector 必填 无 String 指定使用的 Connector 名称，对于 Kafka 为 ‘kafka’ topic 原文：Apache Kafka SQL Connector
1、测试Spark3 （1）官网文档 http://doris.apache.org/master/zh-CN/extending-doris/spark-doris-connector.html#%
一、组装结果优化原理 1.1为什么需要对组装结果进行矫正（polishing)? 由于三代 nanopore 测序质量比较低，原始数据中存在大量测序错误，即使拼接前进行了纠错，组装结果中仍会存在错误，用长读长或短读长的数据对组装结果进行矫正可以，提高准确率，减少 Miscalls，Indels 即使组装工具带有纠错功能，仍建议再次进行一轮或多轮的矫正。 1.2为什么需要对组装结果进行多轮矫正（polishing)? 二、 medaka 组装结果纠错 Medaka 是一个基于叠加序列的一致性序列修正工具，高度推荐使用以获得最佳的一致性准确性。 四、racon 组装结果纠错 Racon 是一个基于 minimap 和 miniasm 的，构建一致性序列（consensus）的一款软件，也可以用于纠错。
打造黑苹果（一）组装硬件的选择与组装 前言 在前面，我的 前端工程师应该选择什么操作系统 一文中已经说过了，mac os系统 是目前主流的前端工程师的选择。 当然，前提是你有一定的DIY装机基础，如果你没有组装过电脑，建议找一个组装过电脑的朋友帮忙，否则，你可能购买的CPU和主板就根本不能搭配在一起，这就尴尬了！ 装机过程中的坑 如果你组装机安装过windows系统，你可能会认为内存插在哪根插槽上都没有问题。而实际情况是黑mac必须插在靠近CPU一侧的插槽上，否则会不断死机重启。这是我遇到的一个郁闷不已的坑。
当然，前提是你有一定的DIY装机基础，如果你没有组装过电脑，建议找一个组装过电脑的朋友帮忙，否则，你可能购买的CPU和主板就根本不能搭配在一起，这就尴尬了！ 装机过程中的坑 如果你组装机安装过windows系统，你可能会认为内存插在哪根插槽上都没有问题。而实际情况是黑mac必须插在靠近CPU一侧的插槽上，否则会不断死机重启。这是我遇到的一个郁闷不已的坑。
/usr/bin/env python #-*- coding:utf-8-*- from mysql import connector def connect(): config={ 'database':'test', 'charset':'utf8'#默认即为utf8 } try: return connector.connect (**config) except connector.Error as e: print('connect fail! not isinstance(datas, list): id = cur.lastrowid #返回主键 conn.commit() except connector.Error (conn, sql, datas): try: cur = conn.cursor() cur.execute(sql, datas) except connector.Error
MongoDB Spark Connector 为官方推出，用于适配 Spark 操作 MongoDB 数据；本文以 Python 为例，介绍 MongoDB Spark Connector 的使用，帮助你基于 操作，比如 collector、filter、map、reduce、join 等，更多示例参考 PySpark – Quick Guide Spark 操作 MongoDB 数据 参考 Spark Connector %'") # some_fruit.show() 运行脚本 $SPARK_HOME/bin/spark-submit --packages org.mongodb.spark:mongo-spark-connector
install mysql-server apt-get install mysql-client sudo apt-get install libmysqlclient-dev 2.安装Mysql.connector # wget http://cdn.mysql.com/Downloads/Connector-Python/mysql-connector-python-1.0.11.zip # unzip mysql-connector-python -1.0.11.zip # cd mysql-connector-python-1.0.11 # python setup.py install Mac系统在MySQL官网下载DMG安装 安装完后会有一个初始密码提示
SAP Java Connector 3.1 运行时环境由两部分组成： sapjco3.jar - 包含 JCo 的 Java 运行时类的存档 {library prefix}sapjco3{shared
本文主要分享Flink connector相关内容，分为以下三个部分的内容：第一部分会首先介绍一下Flink Connector有哪些。 第二部分会重点介绍在生产环境中经常使用的kafka connector的基本的原理以及使用方法。第三部分答疑环节，看大家有没有一些问题。 Connector的作用就相当于一个连接器，连接 Flink 计算引擎跟外界存储系统。 读写kafka、es、rabbitMQ时可以直接使用相应connector的api即可。第二部分会详细介绍生产环境中最常用的kafka connector。 Flink Kafka Connector 本章重点介绍生产环境中最常用到的Flink kafka connector。
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