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Spark Streaming 的saveAsTextFiles遇到的坑

使用sparkStreaming消费数据,并使用Dstream的saveAsTextFile保存数据到hdfs中,通过使用这个方法,生成的文件夹存在问题, 代码例子如下: resultRdd.map(x=>x).saveAsTextFiles("hdfs:ip//data/storage/20181010/"+(new Date())) //new Date()自行转化 ssc.start() ssc.awaitermination() 而hsfs中目录显示为 /data/storage/20181010/201810100708223-1547016648000 /data/storage/20181010/201810100708223-1547016652000 /data/storage/20181010/201810100708223-1547016658000 ......................................... 从中发现最后面多了一条横杠 -和时间戳1547016648000,是根据间隔时间自动生成的,但是我不想要他...

开源数据同步神器——canal

前言 如今大型的IT系统中,都会使用分布式的方式,同时会有非常多的中间件,如redis、消息队列、大数据存储等,但是实际核心的数据存储依然是存储在数据库,作为使用最广泛的数据库,如何将mysql的数据与中间件的数据进行同步,既能确保数据的一致性、及时性,也能做到代码无侵入的方式呢?如果有这样的一个需求,数据修改后,需要及时的将mysql中的数据更新到elasticsearch,我们会怎么进行实现呢? 数据同步方案选择 针对上文的需求,经过思考,初步有如下的一些方案: 代码实现 针对代码中进行数据库的增删改操作时,同时进行elasticsearch的增删改操作。 mybatis实现 通过mybatis plugin进行实现,截取sql语句进行分析, 针对insert、update、delete的语句进行处理。显然,这些操作如果都是单条数据的操作,是很容易处理的。但是,实际开发中,总是会有一些批量的更新或者删除操作,这时候,就很难进行处理了。 Aop实现 不管是通过哪种Aop方式,根据制定的规则,如规范方法名,注解等进行切面处理,但依然还是会出现无法处理批量操作数据的问题。 logstas...

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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