提供分库分表的jdbc链接方法，目前只提供批模式。 参数 参数名称 是否必填 说明 connector 是 填写multi-jdbc url 是 jdbc的链接串，用分号分割。jdbc:mysql://${connection1};jdbc:mysql://${connection2} table-name 是 可用正则匹配 schem

关于博客使用过程中，进行远端部署时使用hexo d指令后可能会遇到的错误有很多，其中最常见的就是类似于下面Error: Spawn failed的错误。 12345678910111213ssh: connect to host github.com port 22: Connection refusedfatal: Could not read from remote repository.Pl

准备工作：安装node，npmVue依托nodejs，在安装Vue之前，先保证有装node,npm。通过如下命令检查是否有安装 node -v npm -v 若没有安装，可选择手动安装or自动安装 手动安装需要自己去官网下载安装包，下载之后，直接点击运行，一路默认就行，直到安装完成。 node下载地址：https://nodejs.org/en/download/ （选择mac os） 自动安装

head插件简介elasticsearch-head被称为是弹性搜索集群的web前端，head插件主要是用来和elastic Cluster交互的Web前端 chrome浏览器下的head插件安装用chrome浏览器集成head插件,操作比较简单, 可再不用单独运行服务, 简化了head插件的安装. 安装步骤1.下载es-head.crx文件插件下载地址: https://github.com/m

Java中属性命名一般使用驼峰命名法，mysql中的字段一般使用“_”来连接两个单词。这样就需要中间有一层转换，使两边能够对应起来。下面是三种不同的实现方式，根据情况做出合理的选择。 场景数据库中表结构： 1234567CREATE TABLE `t_user` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `user_name` varch

Flinkcdc原理一、CDC 概述CDC 的全称是 Change Data Capture ，在广义的概念上，只要是能捕获数据变更的技术，我们都可以称之为 CDC 。目前通常描述的 CDC 技术主要面向数据库的变更，是一种用于捕获数据库中数据变更的技术。CDC 技术的应用场景非常广泛： 数据同步：用于备份，容灾； 数据分发：一个数据源分发给多个下游系统； 数据采集：面向数据仓库 /

数据质量治理 数据质量是数据治理的核心，也是基础工作。数据质量通常会从及时性、真实性、唯一性、完整性、有效性、一致性等六个维度来衡量。 对于数据质量的监控，主要包括三个环节： 第一，结合数据质量衡量的六个维度以及日常工作中发现的数据质量问题，配置相关规则。 第二，在数据加工的各个环节设置检查点，比如从ODS到DW，从DW到DM等环节。如在ODS检查点设置中，可能会包括数据源抽取记录的检查；在基础层

问题1:Exceeded checkpoint tolerable failure thresholdFlink任务失败，检查点失效：Exceeded checkpoint tolerable failure threshold. 最近实时平台flink任务频繁失败，报检查点方面的错误，初步排查是因为flinkcdc在同步mysql数据的时候，mysql表存有大json的数据，并且数据量达到2千万

windows系统excel转换成图片用python仅仅限于windows平台的包 12345678910111213141516import win32com.clientfrom PIL import ImageGrabimport logginglogging.basicConfig(level=logging.DEBUG,format=LOG_FORMAT,datefmt=DATE_FOR

1.卡尔曼滤波入门卡尔曼滤波的引入： 滤波就是将测量得到的波形中的的噪声过滤掉，使得到的数据更趋于真实情况，也更加平滑，方便使用。 卡尔曼滤波适用的系统： 卡尔曼滤波适用线性高斯系统 1.线性系统：满足叠加性和齐次性 叠加性： 齐次性： 2.高斯系统 高斯：噪声满足正态分布 2.卡尔曼滤波2.1.卡尔曼公式理解实现过程：使用上一时刻的最优结果预测这一时刻的预测值，同时使用这一时刻观测值（传感器测