dolphinscheduler数据集成seatunnel使用

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本文介绍了DolphinScheduler、SeaTunnel的环境配置步骤，以及使用记录包括从FakeSource同步数据到PostgreSQL，Kafka2Kafka(Batch模式)和Kafka2PG(Stream模式)等场景的执行结果和问题记录。还包括自定义Transform以及多Source多Sink情况下的运行结果和缺陷。文章以文字和图片形式展示了配置步骤和问题解决过程。
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dolphinscheduler数据集成datax使用

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本文介绍了在进行数据同步和转换时，对环境进行配置的步骤，并提供了示例。还介绍了在同步过程中进行字段映射和默认值填充的方法。此外，还介绍了如何使用TRANSFORMER实现数据定制化转换，并提供了几个常用的转换器示例。最后，介绍了如何使用UPSERT模式进行插入和更新，并示例了增量更新的方法。文章中还记录了两个常见的问题和解决方法。
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BitSail使用

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这篇文章介绍了字节跳动开源的数据集成引擎 BitSail，基于分布式架构，支持多种数据源数据同步，包括批量、流式、增量等场景。用户可以通过配置文件来配置source端和sink端，实现数据处理流程，提供了丰富的基础功能，覆盖了各种同步场景。文章也指出目前官方文档中尚未提供关于数据转换的介绍。
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文章AI摘要

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这篇文章介绍了如何使用MemFire创建一个基于AI的摘要功能。首先注册MemFire并创建应用和表，在后端主要使用云函数来判断是否有对应的摘要，没有则调用AI接口生成摘要。环境变量和前端代码都在Github上有具体的实现。文章还提供了一个博客链接作为参考，展示了如何给博客添加AI摘要功能。
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flink性能优化记录

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这篇文章主要讨论了性能分析和优化方面的内容。首先介绍了通过火焰图、JVM工具（如jstack、jstat、jmap）等识别潜在瓶颈和内存问题，然后提出了算法优化、序列化优化、数据结构优化、内存优化、IO优化等具体优化方法。最后讨论了选择合适的GC算法、配置JVM参数、调整堆内存大小、监控和分析GC日志、避免FULL GC等策略，以优化Flink的性能。
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raft选举

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须知

服务器状态

一个 Raft 集群包含若干个服务器节点；5 个服务器节点是一个典型的例子，这允许整个系统容忍 2 个节点失效。在任何时刻，每一个服务器节点都处于这三个状态之一：领导人、跟随者或者候选人。在通常情况下，系统中只有一个领导人并且其他的节点全部都是跟随者。跟随者都是被动的：他们不会发送任何请求，只是简单的响应来自领导人或者候选人的请求。领导人处理所有的客户端请求（如果一个客户端和跟随者联系，那么跟随者会把请求重定向给领导人）。第三种状态，候选人，是用来在 5.2 节描述的选举新领导人时使用。图 4 展示了这些状态和他们之间的转换关系；这些转换关系会在接下来进行讨论。

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raft基本介绍

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本文档介绍了与 YugaByte如何使用 Raft 处理日志复制和一致性的相关概念。

背景

DocDB 中的每个表都被分片成一组tablets。每个tablet由一组tablet-peers组成，每个tablet-peers都存储属于该tablet的数据的一个副本。tablet-peer 之间的数据复制使用raft协议，是高度一致的。

Raft基本知识

先来介绍一些Raft的基本知识。

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部署ceph系统为k8s提供存储平台

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背景

PersistentVolume（PV）是集群中已由管理员配置的一段网络存储。 集群中的资源就像一个节点是一个集群资源。 PV是诸如卷之类的卷插件，但是具有独立于使用PV的任何单个pod的生命周期。 该API对象包含存储的实现细节，即NFS，iSCSI或云提供商特定的存储系统。

PersistentVolumeClaim（PVC）是用户存储的请求。 它类似于pod。Pod消耗节点资源，PVC消耗存储资源。 pod可以请求特定级别的资源（CPU和内存）。 权限要求可以请求特定的大小和访问模式。

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InnoDB全文索引简介

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前言

从MySQL5.6版本开始支持InnoDB引擎的全文索引，语法层面上大多数兼容之前MyISAM的全文索引模式。所谓全文索引，是一种通过建立倒排索引，快速匹配文档的方式。MySQL支持三种模式的全文检索模式：

  1. 自然语言模式（IN NATURAL LANGUAGE MODE），即通过MATCH AGAINST 传递某个特定的字符串来进行检索。

  2. 布尔模式（IN BOOLEAN MODE），可以为检索的字符串增加操作符，例如“+”表示必须包含，“-”表示不包含，“*”表示通配符（这种情况， 即使传递的字符串较小或出现在停词中，也不会被过滤掉），其他还有很多特殊的布尔操作符，可以通过如下参数控制：

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