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1.CDC概述 CDC（ChangeDataCapture）是一种用于捕获和处理数据源中的变化的技术。它允许实时地监视数据库或数据流中发生的数据变动，并将这些变动抽取出来，以便进行进一步的处理和分析。 传统上，数据源的变化通常通过周期性地轮询整个数据集进行检查来实现。但是，这种轮询的方式效率低下且不能实时反应变化。而CDC技术则通过在数据源上设置一种机制，使得变化的数据可以被实时捕获并传递给下游处理系统，从而实现了实时的数据变动监控。 Flink作为一个强大的流式计算引擎，提供了内置的CDC功能，能够连接到各种数据源（如数据库、消息队列等），捕获其中的数据变化，并进行灵活的实时处理和分析。 ...
1.ClickHouse建表 ClickHouse中建表 CREATETABLEdefault.test_write ( idUInt16, nameString, ageUInt16 )ENGINE=TinyLog(); 2.ClickHouse依赖 Flink开发相关依赖 <properties> <flink.version>1.12.1</flink.version> <scala.version>2.12.13</scala.version> <clickhouse-jdbc.version>0.1.54...
1.Doris建表 Doris中建表 CREATETABLEIFNOTEXISTSdemo.user ( `id`INTNOTNULL, `name`VARCHAR(255), `age`INT )DISTRIBUTEDBYHASH(`id`) PROPERTIES( "replication_num"="1" ); 2.Doris依赖 Flink开发相关依赖 <properties> <flink.version>1.12.1</flink.version> <scala.version>2.12.13</scala.versio...
问题描述： 有这样一张维度表(idname)，存放部门的id，与部门负责人 000 Liam 000001 Noah 000001001 Oliver 000002 Emma 001 Elijah 001001 James 001002 Charlotte 001001001 William 001002001 Amelia 002 Benjamin 002001 Lucas 002001001 Theodore 需要合并相同部门的人，也就是相同前缀的id的多行记录，合并到一行记录上 期望结果(为空表示该条记录只有对应的二级部门，没有三级部门) 000 Liam 000002 Em...
相信很多在用CDP7的小伙伴都遇到了Spark里面不再支持spark-sql的问题 这里给出两种解决方案：spark-submit与spark-shell cloudera官方给的解决方案 https://docs.cloudera.com/cdp-private-cloud-base/7.1.5/developing-spark-applications/topics/spark-sql-example.html 基于这个方案，这里提供两种通用方案 test.hql CREATEDATABASESPARK; CREATETABLESPARK.TEST(IDINT,NAMESTRING); ...
1.合并两个有序链表 21.合并两个有序链表 将两个升序链表合并为一个新的升序链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。 示例1： 输入：l1=[1,2,4],l2=[1,3,4] 输出：[1,1,2,3,4,4] 示例2： 输入：l1=[],l2=[] 输出：[] 示例3： 输入：l1=[],l2=[0] 输出：[0] 提示： 两个链表的节点数目范围是[0,50] -100<=Node.val<=100 l1和l2均按非递减顺序排列 publicListNodemergeTwoLists(ListNodelist1,ListNodelist2...
文章目录 1.合并两个有序链表 双指针解决，大小节点的各放一个链表 2.单链表的分解 双指针解决，大小节点各一个链表，并断开原链表 3.合并k个有序链表 使用最小优先级队列，边poll边add，指针向前 4.单链表的倒数第N个节点 先找倒数第n个节点，再找n+1，删除即跳过n的值 5.单链表的中点 快慢指针，以快指针为空作为条件 6.判断链表是否包含环 快慢指针判断是否有环，慢指针重新指向头结点 7.两个链表是否相交 双指针解决，遍历完当前链表再拼接剩下链表遍历 8.附加的main代码 1.合并两个有序链表 21.合并两个有序链...