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努力的派大星星

【Python】PyMySQL 和 mysql-connector-python 的比较：差异详解MySQL 是全球最流行的开源数据库之一，而 Python 作为一种广泛应用的编程语言，提供了多个库来连接和操作 MySQL 数据库。PyMySQL 和 mysql-connector-python 是其中最常用的两个库。了解这两个库的相同之处和不同之处，可以帮助开发者在项目中做出更明智的选择。

Flink：使用 Faker 和 DataGen 生成测试数据DataGen 是开源 Flink 就内置的随机数据生成器；DataGen 生成的数据仅支持随机和序列值两种，且也并不是所有的数据类型都能支持随机或序列值，例如最常见的一个需求：针对时间类型就不能生成指定区间内的单调递增的数值，相较而言，Faker 的功能要明显强于 DataGen，我们只需掌握 Faker 这一种数据生成器就足够了。

Flink SQL Client 安装各类 Connector、组件的方法汇总（持续更新中....）一般来说，在 Flink SQL Client 中使用各种 Connector 只需要该 Connector 及其依赖 Jar 包部署到 ${FLINK_HOME}/lib 下即可。但是对于某些特定的平台，如果 AWS EMR、Cloudera CDP 等产品会有所不同，主要是它们中的某些 Jar 包可能被改写过，例如和 Hive Metastore 的交互，AWS EMR 就有另外一套 Metatstore：Glue Data Catalog，所以接口也做了相应的，所以，简单的复制开源的 Jar 包可能

Flink 集成和使用 Hive MetastoreEMR 官方文档给出了具体脚本：https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ReleaseGuide/flink-configure.html，以下是以 EMR 6.15 ( Flink 1.17.1）版本为例修改后的脚本：

【大数据】Flink 测试利器：DataGenFlink SQL 是基于 Apache Calcite 的 SQL 解析器和优化器构建的，支持 ANSI SQL 标准，允许使用标准的 SQL 语句来处理流式和批处理数据。通过 Flink SQL，可以以声明式的方式描述数据处理逻辑，而无需编写显式的代码。使用 Flink SQL，可以执行各种数据操作，如过滤、聚合、连接和转换等。它还提供了窗口操作、时间处理和复杂事件处理等功能，以满足流式数据处理的需求。

最笨的羊羊

Debezium日常分享系列之：Debezium2.5版本之connector for JDBCDebezium JDBC 连接器是 Kafka Connect 接收器连接器，因此需要 Kafka Connect 运行时。连接器定期轮询其订阅的 Kafka 主题，使用这些主题中的事件，然后将事件写入配置的关系数据库。连接器通过使用 upsert 语义和基本模式演化来支持幂等写入操作。