相当一部分应用的日志是保存在数据库之中的，这些陈旧又稳定的应用在支撑着业务的运行。它们产生的日志通常来说也是有其价值的，但是如果能够融入到目前较为通用的 Elasticsearch 当中的话，可能有助于降低运维工作量，防止信息孤岛，并且进一步挖掘既有应用和业务的商业价值。
第三步，读取刚才mongoexport导出的json文件，并把数据写入DuckDB的me库t1表里
里面讲到了 DataX 的概况、框架设计、核心架构、插件体系、核心优势，由阿里出品，并在阿里内部被广泛使用，其性能、稳定都是经过了严格考验的。得益于它的框架设计
受spark sql在喜马拉雅的使用之xql 这篇文章影响，我发现类似下面这种语法是极好的：
Dapper是什么？ Dapper是一款.Net平台简单（Simple）的对象映射库，并且Dapper拥有着“微型ORM之王”的称号。
Presto Connector支持从多种数据源读取数据，例如：Hive、MySQL、Redis、Kudu、Kafka等。Presto Connector只支持从对应的Connector中查询数据，不支持建表及插入等非查询操作，这个使用Presto 主要应用于OLAP场景决定的。
Canal [kə’næl]，译意为水道/管道/沟渠，canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目，基于Java开发。基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费。GitHub的地址：https://github.com/alibaba/canal
其实一开始用的是pymysql，但是发现维护比较麻烦，还存在代码注入的风险，所以就干脆直接用ORM框架。
Elasticsearch（ES） 是一个基于 Apache Lucene 开源的分布式、高扩展、近实时的搜索引擎，主要用于海量数据快速存储，实时检索，高效分析的场景。通过简单易用的 RESTful API，隐藏 Lucene 的复杂性，让全文搜索变得简单。
4、运行几天后，客户说需要更换3306端口为3308，3306端口需要提供给生产进行使用。无语只能进行修改。（但是又不想把原来的容器删除，重建，只能想其他方法）
Reactive MySQL客户端是MySQL的客户端，其API专注于可伸缩性和低开销。
大家对 MySQL 的存储结构应该是很清楚的，所以咱们在学习 ES 存储结构时，同时类比 MySQL，这样理解起来会更透彻。MySQL 的数据模型由数据库、表、字段、字段类型组成，自然 ES 也有自己的一套存储结构。
本文总结个人在使用Redis存储列表数据业务场景下的一些思路。平常在使用数据查询时，我们一般会将查询出来的数据使用json_encode()序列化一下，然后根据数据ID存储到Redis中。这样针对列表类的数据，或许就不是很好的实现了(因为涉及到分页计算)。本文使用String和zset类型实现这样的功能。
我在上篇文章里面，前端研发需要知道的Docker 这篇文章里面提到过，Docker这种容器化的思路，不仅仅是后端研发同学需要掌握的利器，前端研发同学也需要学会使用，有时候前端同学也不可避免的会做一些全栈的项目，此时如果用到 MySQL，Redis，这样的一些组件的话，如果能有一个配置将其串起来，清晰的管理，那将会极大的增加代码的可维护性，以及在后续引导其他新同学参与项目研发的话，那也将非常的便捷。
Golang很流行，但是有些方面资料很少而且不详实，譬如：gorm的联合查询，当然，也不推荐复杂语句使用orm模型。
Dockerfile是由一系列命令和参数构成的脚本，这些命令基于基础镜像并最终创建一个新的镜像。dockerfile类似于项目中的requirements里面是我们构建的镜像所需要的依赖的安装命令等内容，当我们构建完成dockerfile文件后只需将该文件移植到另一台docker上运行就可以生成一个我们需要的镜像。
mysql和hive中的数据类型存在差异，在mysql集成数据到hive中这样的场景下，我们希望在hive中的数据是贴源的，所以在hive中希望创建和mysql结构一致的表。
elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容
开发中可能会遇到这样的需求：比如说页面的一个N*N的表格中需要存取多个字段，如下图所示，很明显这里是需要支持动态添加的，如果此时我们建立对应的字段如插入的话，显然是一种比较麻烦的方式，所以我们可以使用在对应的实体类中添加一个List或者是JsonArray字段来表达对应的字段。如图二所示:
在我们日常开发过程中，有时候因为对索引列进行函数调用，导致索引失效。举个例子，比如我们要按月查询记录，而当我们 表中只存时间，如果我们使用如下语句，其中create_time为索引列
yum install docker 迅速安装 docker -v 查看版本 systemctl start|stop |restart |status |enable docker 启动、停止、重启、状态、开启启动docker docker info 查看简要信息 docker --help 查看帮助 docker images 查看所有的镜像（在/var/lib/docker目录） docker search imagename 搜索镜像 docker pull centos:7 拉取
最近喊同事吃饭的时候他在测接口，于是我就在他后面等了一会。他测的是一个需要登录的接口，步骤如下
原文：https://mysqlserverteam.com/whats-new-in-mysql-8-0-generally-available/
本文的宗旨在于通过简单干净实践的方式教会读者，配置出一套 Canal 工具服务，来同步分库分表的数据到 Elasticsearch 文件夹系统中。同时在 SpringBoot 工程中，配置出两套数据源，一套是 MySQL + MyBatis，一套是 Elasticsearch + MyBatis。【这是非常重要的设计手段】
启动mongodb：在安装的mongodb的文件夹下的bin目录打开cmd输入mongo，即可启动mongodb，cmd窗口关闭或者按ctrl+c即可退出mongodb
首先你得知道什么叫做WordPress, 它是一个基于PHP和MySQL的开源的博客管理工具，用于管理你的写作内容。由于它十分容易部署，而且有很多好看的主题可以供你选择，因此被许多人使用。
1. 在python语言中有哪些常用的ORM框架，它们有什么区别 ORM(Object Ralational Mapping, 对象关系映射) 用来把对象模型表示的对象映射到基于SQL的关系型数据库结构中去 SQLAlchemy：偏向于SQL，可以灵活地提交SQL语句 SQLObject：更加面向对象，无法自由使用原生的SQL语句 2. 如何使用SQLObject框架操作MySQL数据库 ''' pip install sqlobject ''' from sqlobject import * from s
开发一个可以在浏览器直接访问的URL地址，也就是常说的API接口，前后端分离后一般都是RESTful风格
在我们梳理的开发规范里面，明确规定对于lob类型的使用原则只有一个，那就是尽量不要使用。但是很明显，开发同学走到了我们前面，如果你碰到开发同学使用JSON数据类型该怎么建议呢，至少在建议前我们也得了解下JSON类型的使用要领吧。
Elasticsearch（ES） 是一个基于 Apache Lucene 开源的分布式、高扩展、近实时的数据搜索与分析引擎，主要用于海量数据快速存储，实时检索，高效分析的场景。通过简单易用的 RESTful API，隐藏 Lucene 的复杂性，让全文搜索变得简单。
-p:代表端口映射，33306是宿主机的端口，3306是容器的端口，这样我们就可以通过33306这个端口去操作容器中的mysql
Lucene：简单来说，就是一个 jar 包，里面包含了封装好的各种建立倒排索引，以及进行搜索的代码，包含各种算法，我们用java开发的时候，引入 lucene.jar 就可以进行开发了。
本质而言，ORM（Object-Relation Mapping），是一种编程技术，能够实现面向对象编程语言与关系型数据库之间的数据转换（映射）。
Gin是Go语言的一套WEB框架，在学习一种陌生语言的陌生框架，最好的方式，就是用我们熟悉的思维去学。作为一名后端Java开发，在最初入门时，最熟悉的莫过于MVC分层结构，可以简单归纳成controller层，model层，dao层，而在SpringBoot框架里，大概也经常看到以下的分层结构——
通过dockerfile构建镜像： docker build -f dockerfile文件路径 -t 镜像名称：版本
本篇文章接《电影知识图谱问答（一）|爬取豆瓣电影与书籍详细信息》，学习如何利用爬取的数据，构建知识图谱所需的三元组。主要内容包括如何从Json类型的数据，转换成RDF数据，并最终存储到Jena之中，然后利用SPARQL进行查询。
由于http显示的不安全让我感觉很不好，所以百度了一下，添加了SSL证书，而后成功转换成了https，过程记录如下，希望对师傅们有所帮助。
MySQL 和 Elasticsearch 是两种不同的数据管理系统，它们各有优劣，适用于不同的场景
在service-core中创建config包，创建MybatisPlusConfig类
StrongLoop 是 IBM的一家子公司，StrongLoop API Platform构建于开源的LoopBack.io之上，LoopBack是一个高度可扩展的Node.js API框架。借助于LoopBack，我们可以快速创建可扩展的API和数据库映射。
ClickHouse 在执行分析查询时的速度优势很好的弥补了 MySQL 的不足，但是对于很多开发者和DBA来说，如何将MySQL稳定、高效、简单的同步到 ClickHouse 却很困难。本文对比了 NineData、MaterializeMySQL（ClickHouse自带）、Bifrost 三款产品，看看他们在同步时的差异。
Docker是一个基于go语言开源的应用容器引擎，它允许开发者将应用及其依赖打包到一个可移植的容器中，然后发布到任何支持Docker的Linux或Windows操作系统上。Docker基于内核的轻量级虚拟化技术，使用沙箱机制，容器之间相互隔离。通过容器来打包应用、解耦应用和运行平台Docker 可以快速创建和删除容器，实现快速迭代，节约开发、测试及部署的时间。
提供pojo类并提供get/set方法以及重写toString方法，这里以User类为例，除User类以外还应提供数据库表对应的类，如Orders,item等
上一篇文章已经编写了跨文件目录引入mysql的封装类，那么本章节我们来继续编写封装Http请求的基本类方法。
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