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### Checkpoint与Barrier Flink是一个有状态的流处理框架，因此需要对状态做持久化，Flink定期保存状态数据到存储空间上，故障发生后从之前的备份中恢复，这个过程被称为Checkpoint机制。而Checkpoint为Flink提供了Exactly-Once的投递保障。 流处理
为了保证数据安全，消费者和生产者的回执（ack）都是非常重要的。 由于我们无法保证消息都能像我们期望的那样，正常到达另一端或者被 Consumer 消费成功。因此，publisher 和 consumer 都需要一种机制，来确保消息投递成功了和消息消费成功了。 在 AMQP 0-9-1 中，消费者处
https://zhuanlan.zhihu.com/p/428731068 首先看一个著名的学习方法论 向橡皮鸭求助学会提问，提问也是一门艺术提问前，先投入自己的时间做好功课发生了什么事情问题的基本情况你投入的研究和发现能正确提出你的问题，你的问题差不多已经解决一半深入的思考你的问题，大多情况下，
参考资料：RabbitMQ tutorial - "Hello world!" — RabbitMQ 前言 RabbitMQ是一个中间人，它接受和转发消息。我们可以把它想象成一个邮局：当你把邮件投入邮箱的时候，你可以确信它最终会被投递到收件人的手中。RabbitMQ就是那个邮箱、邮局和邮差。区别就在
参考资料：RabbitMQ tutorial - Publish/Subscribe — RabbitMQ 前言 在 RabbitMQ学习笔记03：Work Queues 中，每个进入队列中的消息只会被投递给一个消费者进程。而在这篇文章中，我们将会把一条消息同时投递给多个消费者进程。这种模式也叫做p
行转列排除重复数据并且对比的方法 摘要 出差成都. 突然发现被人当成Shell脚本小子了 今天让对着投影仪确定文件是否正确和完备 几乎闪瞎我的双眼 感觉国家这么多年的英语教育的确卓有成效 看简写, 耗费大半天也猜不出是啥意思来.. 为了能够记录下来,干的事情, 把用到的命令和处理过程记录一下. 备忘
https://www.cnblogs.com/tcicy/p/10005374.html 参数翻译 可测试目标： file_path 文件abc.file # #1为第一块物理磁盘[谨慎,别拿系统盘测试,一般用于准备投入的数据磁盘测试]
https://tidb.net/book/tidb-monthly/2022/2022-04/usercase/index-666 背景 最近在给一个物流系统做TiDB POC测试，这个系统是基于MySQL开发的，本次投入测试的业务数据大概10个库约900张表，最大单表6千多万行。 这个规模不算
