利用Flink DataGen连接器生成测试数据的Scala代码

Datafactory是一个强大的工具，可以用来批量生成测试数据，这对于测试SQL性能非常重要。

在 Hive 中进行数据处理和分析时，拥有充足有效的测试数据至关重要。以下介绍几种常用的 Hive 测试数据生成方法： 1. 利用现有数据 抽样: 从生产环境数据库中抽取部分数据作为测试集，可采用随机抽样、分层抽样等方法。 脱敏: 对抽取的数据进行脱敏处理，例如替换敏感信息，确保数据安全。 2. 使用 HiveQL 生成 ROW_NUMBER() 函数: 利用 ROW_NUMBER() 函数生成连续的数字序列，结合其他函数生成所需数据。 内置函数: 使用 rand()、unix_timestamp() 等内置函数生成随机数、时间戳等数据。 3. 外部工具生成 数据生成器: 使用专业的

提供用于 Flink SQL Demo 的测试数据，包含部分测试数据。

官方网站未提供编译好的 Doris 连接器下载选项，您需自行编译。我已完成编译，并分享给大家下载。适用于 Flink 1.13.5 版本；编译版本包括 2.12、1.13.5、0.13.0、5.0.0、3.8.1、3.3.0、3.2.1。

深入探讨 Flink CDC MongoDB 连接器的实现原理，并结合实际案例阐述其使用方法。 一、 原理剖析 Flink CDC MongoDB 连接器基于 MongoDB 的 Change Streams 特性实现数据捕获。连接器模拟 MongoDB 客户端，订阅目标集合的变更流，并将捕获的变更事件转换为 Flink 可处理的数据流。 关键机制： 变更流监听: 连接器持续监听 MongoDB 集合的变更流，实时获取插入、更新、删除等操作对应的变更事件。 事件解析与转换: 连接器解析捕获的变更事件，将其转换为包含操作类型、变更数据等信息的结构化数据。 Flink 集成: 连接器将转换后的

双击.udl文件以建立SQL连接支持SQL Server，读取指定数据库枚举表名称，并将表结构存储到本地Access数据库。利用Access数据库字段动态生成SELECT AS查询语句，并与另一个数据库建立连接，支持内置函数的使用。目前已实现单表映射，程序尚未完成，有兴趣者可与我联系。

Flink CDC 连接器 2.2 版本适配 Flink 1.14.2 该项目对 Flink CDC Connectors 2.2 版本进行了源码级别的修改，使其能够兼容 Flink 1.14.2 版本，并针对 MySQL 数据库进行了优化，以提升数据采集的性能和稳定性。 优化内容包括：* 修复了 Flink 1.14.2 版本兼容性问题* 提升了 MySQL CDC 数据采集的效率* 增强了连接器的稳定性 使用方式：1. 下载修改后的源码2. 编译打包3. 将生成的 JAR 包添加到 Flink 项目中4. 配置并使用 Flink MySQL CDC 连接器

这是一个名为flink-sql-connector-mysql-cdc-1.1.1.jar的Java库，用于Apache Flink的SQL连接，特别设计用于捕获和处理MySQL的变更数据（CDC）。该库支持实时数据管道和流处理应用。

利用MATLAB开发的模糊循环法用于评估连接器的质量。该方法还应用于熟料中微量元素的模糊聚类分析。