- 使用Canal同步MySQL数据使用Canal同步MySQL的数据可以直接使用Canal客户端API方式消费Canal同步的数据，详细api参照：ClientAPI · alibaba/canal Wiki · GitHub也可以直接通过Canal将数据写入Kafka。下面我们使用Canal同步MySQL数据到Kafka为例，学习下Canal如何同步MySQL数据。一、... 使用Canal同步MySQL数据使用Canal同步MySQL的数据可以直接使用Canal客户端API方式消费Canal同步的数据，详细api参照：ClientAPI · alibaba/canal Wiki · GitHub也可以直接通过Canal将数据写入Kafka。下面我们使用Canal同步MySQL数据到Kafka为例，学习下Canal如何同步MySQL数据。一、...
- 监控日志文件生产到Kafka案例：监控某个目录下的文件内容，将消息生产到Kafka中。此案例使用到“TailFile”和“PublishKafka_1_0”处理器。一、配置“TailFile”处理器创建“TailFile”处理器并配置：注意：以上需要在NiFi集群中的每个节点上创建“/root/test/logdata”文件，“logdata”是文件，而非目录。二、配置“Pub... 监控日志文件生产到Kafka案例：监控某个目录下的文件内容，将消息生产到Kafka中。此案例使用到“TailFile”和“PublishKafka_1_0”处理器。一、配置“TailFile”处理器创建“TailFile”处理器并配置：注意：以上需要在NiFi集群中的每个节点上创建“/root/test/logdata”文件，“logdata”是文件，而非目录。二、配置“Pub...
- 实时Json日志数据导入到Hive案例：使用NiFi将某个目录下产生的json类型的日志文件导入到Hive。这里首先将数据通过NiFi将Json数据解析属性，然后手动设置数据格式，将数据导入到HDFS中，Hive建立外表映射此路径实现外部数据导入到Hive中。使用到的处理器有：“TailFile”、“EvaluateJsonPath”、“ReplaceText”、“PutHDFS”四个处理器... 实时Json日志数据导入到Hive案例：使用NiFi将某个目录下产生的json类型的日志文件导入到Hive。这里首先将数据通过NiFi将Json数据解析属性，然后手动设置数据格式，将数据导入到HDFS中，Hive建立外表映射此路径实现外部数据导入到Hive中。使用到的处理器有：“TailFile”、“EvaluateJsonPath”、“ReplaceText”、“PutHDFS”四个处理器...
- NOAA海平面上升数字高程模型（DEMs）NOAA沿海服务中心已经开发了高分辨率的数字高程模型（DEMs），用于该中心的海平面上升和沿海洪水影响的互联网地图应用。这些DEMs作为源数据集，用于导出数据，以可视化美国沿海及其领土上的海平面上升造成的淹没影响。这些数据是作为美国国家海洋和大气管理局海岸服务中心创建在线地图查看器的一部分，称为海平面上升和沿海洪水影响查看器。它描述了潜在的海平面上... NOAA海平面上升数字高程模型（DEMs）NOAA沿海服务中心已经开发了高分辨率的数字高程模型（DEMs），用于该中心的海平面上升和沿海洪水影响的互联网地图应用。这些DEMs作为源数据集，用于导出数据，以可视化美国沿海及其领土上的海平面上升造成的淹没影响。这些数据是作为美国国家海洋和大气管理局海岸服务中心创建在线地图查看器的一部分，称为海平面上升和沿海洪水影响查看器。它描述了潜在的海平面上...
- Hadoop学习——简介篇 Hadoop学习——简介篇
- 全球地表水和地下水盐度测量（1980-2019）该数据包含一个新的全球盐度数据库，由1980-2019年期间地表水（河流、湖泊/水库）和地下水地点的电导率（EC）监测数据编制而成。该数据库包括来自世界各地45103个地表水地点和208550个地下水地点的超过1630万个样本的信息。该数据库由三类组成；1.河流数据 2.湖泊/水库数据 3.地下水数据每个类别都有两个相关的csv格式的数据文件... 全球地表水和地下水盐度测量（1980-2019）该数据包含一个新的全球盐度数据库，由1980-2019年期间地表水（河流、湖泊/水库）和地下水地点的电导率（EC）监测数据编制而成。该数据库包括来自世界各地45103个地表水地点和208550个地下水地点的超过1630万个样本的信息。该数据库由三类组成；1.河流数据 2.湖泊/水库数据 3.地下水数据每个类别都有两个相关的csv格式的数据文件...
- 全球基于MODIS的月度雪盖值（2000-2020年）全球月度雪盖储存库包含多个产品（基于MODIS/Terra MOD10A2），其描述和数据集可在此找到全球雪盖月度长期（2000-2012）P90和标准偏差来自ESA CCI雪盖周报产品。2000-2020年期间的全球雪盖月度值P05、P50和P95，由ESA雪盖分数每日1公里值得出。月中的最低和最高几何温度。量值（概率为0.05、0... 全球基于MODIS的月度雪盖值（2000-2020年）全球月度雪盖储存库包含多个产品（基于MODIS/Terra MOD10A2），其描述和数据集可在此找到全球雪盖月度长期（2000-2012）P90和标准偏差来自ESA CCI雪盖周报产品。2000-2020年期间的全球雪盖月度值P05、P50和P95，由ESA雪盖分数每日1公里值得出。月中的最低和最高几何温度。量值（概率为0.05、0...
- 指针笔试题解析（4） 指针笔试题解析（4）
- 生境类型的全球地图我们对国际自然保护联盟（IUCN）栖息地分类计划中定义的陆地和海洋栖息地类型进行了全球空间上的明确描述，该计划被广泛用于生态学分析，包括量化物种的栖息地面积。我们通过创建一个全球决策树，将目前可获得的关于海拔和测深、土地和海洋覆盖、气候和土地利用的最佳全球数据交叉起来，制作了这个2015-2019年的新型生境地图。 数据引用：Jung, M., Dahal, P.R., ... 生境类型的全球地图我们对国际自然保护联盟（IUCN）栖息地分类计划中定义的陆地和海洋栖息地类型进行了全球空间上的明确描述，该计划被广泛用于生态学分析，包括量化物种的栖息地面积。我们通过创建一个全球决策树，将目前可获得的关于海拔和测深、土地和海洋覆盖、气候和土地利用的最佳全球数据交叉起来，制作了这个2015-2019年的新型生境地图。 数据引用：Jung, M., Dahal, P.R., ...
- 大数据技术之Canal入门篇 大数据技术之Canal入门篇
- 处理器Connection连接一、查看队列中的FlowFile单独启动“GenerateFlowFile”处理器后，可以观察到对应的Connection连接队列中有数据，在Connection连接上右键“List Queue”可以查看队列中的FlowFile信息：二、查看FlowFile自定义属性值队列中的FlowFile属性中还可以查看自定义的属性信息，例如：在“GenerateFlowF... 处理器Connection连接一、查看队列中的FlowFile单独启动“GenerateFlowFile”处理器后，可以观察到对应的Connection连接队列中有数据，在Connection连接上右键“List Queue”可以查看队列中的FlowFile信息：二、查看FlowFile自定义属性值队列中的FlowFile属性中还可以查看自定义的属性信息，例如：在“GenerateFlowF...
- 南非土壤有机碳储量及趋势利用光学卫星数据和其他辅助气候、形态和生物协变量驱动的机器学习工作流程，预测了南非自然区域（不包括水、城市和耕地）的土壤有机碳（SOC）储量（kg C m-2）。时间范围涵盖1984-2019年。空间范围包括南非自然土地面积的0-30厘米表土（占全国84%）。土壤有机碳（SOC）储量的估算和监测对于保持土壤生产力和实现气候变化减缓目标非常重要。目前的全球SOC地图没... 南非土壤有机碳储量及趋势利用光学卫星数据和其他辅助气候、形态和生物协变量驱动的机器学习工作流程，预测了南非自然区域（不包括水、城市和耕地）的土壤有机碳（SOC）储量（kg C m-2）。时间范围涵盖1984-2019年。空间范围包括南非自然土地面积的0-30厘米表土（占全国84%）。土壤有机碳（SOC）储量的估算和监测对于保持土壤生产力和实现气候变化减缓目标非常重要。目前的全球SOC地图没...
- 该数据集由维也纳大学大地测量学和地理信息系遥感组在欧洲航天局（ESA）的一个专门项目中生成。哨兵一号全球背向散射模型（S1GBM）通过10米取样的VV-和VH-极化的平均C波段雷达截面来描述2016-17年期间的地球，对表面结构和模式给出了高质量的印象。哨兵一号全球背散射模型（S1GBM）通过10米取样的VV和VH极化的平均C波段雷达截面来描述2016-17年期间的地球。TU Wein中心... 该数据集由维也纳大学大地测量学和地理信息系遥感组在欧洲航天局（ESA）的一个专门项目中生成。哨兵一号全球背向散射模型（S1GBM）通过10米取样的VV-和VH-极化的平均C波段雷达截面来描述2016-17年期间的地球，对表面结构和模式给出了高质量的印象。哨兵一号全球背散射模型（S1GBM）通过10米取样的VV和VH极化的平均C波段雷达截面来描述2016-17年期间的地球。TU Wein中心...
- 数据来源和变量及表达式一、数据来源NiFi对其摄取的每个数据保存明细。当数据通过系统处理并被转换,路由,拆分,聚合和分发到其他端点时,这些信息都存储在NiFi的Provenance Repository中。为了搜索和查看此信息,我们可以从全局菜单中选择数据源(Data Provenance)，也可以在对应的处理器上右键选择“View data provenance”进行查看。以上表格默认显示... 数据来源和变量及表达式一、数据来源NiFi对其摄取的每个数据保存明细。当数据通过系统处理并被转换,路由,拆分,聚合和分发到其他端点时,这些信息都存储在NiFi的Provenance Repository中。为了搜索和查看此信息,我们可以从全局菜单中选择数据源(Data Provenance)，也可以在对应的处理器上右键选择“View data provenance”进行查看。以上表格默认显示...
- 为了在更精细的尺度上对陆地表面过程进行建模，迫切需要对吸收的光合有效辐射（FPAR）的精细分辨率部分进行准确的估计。虽然传统的方法难以兼顾普遍性、效率和准确性，但以粗分辨率产品为参考的方法对细分辨率FPAR的运行估计很有希望。然而，目前的方法面临着粗分辨率FPAR产品中FPAR-反射关系代表性不足的主要问题，特别是对于植被茂密的地区。为了克服这一局限性，本文开发了一种增强的缩放方法，提出了... 为了在更精细的尺度上对陆地表面过程进行建模，迫切需要对吸收的光合有效辐射（FPAR）的精细分辨率部分进行准确的估计。虽然传统的方法难以兼顾普遍性、效率和准确性，但以粗分辨率产品为参考的方法对细分辨率FPAR的运行估计很有希望。然而，目前的方法面临着粗分辨率FPAR产品中FPAR-反射关系代表性不足的主要问题，特别是对于植被茂密的地区。为了克服这一局限性，本文开发了一种增强的缩放方法，提出了...
上滑加载中
推荐直播
-
HDC深度解读系列 - Serverless与MCP融合创新，构建AI应用全新智能中枢2025/08/20 周三 16:30-18:00
张昆鹏 HCDG北京核心组代表
HDC2025期间，华为云展示了Serverless与MCP融合创新的解决方案，本期访谈直播，由华为云开发者专家(HCDE)兼华为云开发者社区组织HCDG北京核心组代表张鹏先生主持，华为云PaaS服务产品部 Serverless总监Ewen为大家深度解读华为云Serverless与MCP如何融合构建AI应用全新智能中枢
回顾中 -
关于RISC-V生态发展的思考2025/09/02 周二 17:00-18:00
中国科学院计算技术研究所副所长包云岗教授
中科院包云岗老师将在本次直播中，探讨处理器生态的关键要素及其联系，分享过去几年推动RISC-V生态建设实践过程中的经验与教训。
回顾中 -
一键搞定华为云万级资源，3步轻松管理企业成本2025/09/09 周二 15:00-16:00
阿言 华为云交易产品经理
本直播重点介绍如何一键续费万级资源，3步轻松管理成本，帮助提升日常管理效率！
回顾中
热门标签