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1. Docker 安装
参考网站：
1.1 删除旧版本
1.2 安装 Docker Engine-Community文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-423085.html
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Debezium 是一个开源的分布式平台，用于实时捕获和发布数据库更改事件。它可以将关系型数据库（如 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等）的变更事件转化为可观察的流数据，以供其他应用程序实时消费和处理。 本文中我们将采用 Debezium 与 Kafka 组合的方式来实现从 MySQL 到 DolphinDB 的数
首先，确保你的系统上已经安装了Docker。你可以根据官方文档安装适用于你系统的Docker版本 命令解释 挂载外部目录的理由: 数据持久性和灵活性。 容器中MySQL数据的易备份和恢复。 如当容器宕机或者不小心移除，可重新起一个容器并挂载之前的文件，之前的数据依然存在。
为了很好的实现数据保存和数据共享， Docker 提出了 Volume 这个概念，简单的说就是绕过默认的联合 文件系统，而以正常的文件或者目录的形式存在于宿主机上。又被称作 数据卷 Docker 中的数据卷（Volume）是用于持久化存储容器数据的一种机制。它可以将主机上的目录或文件
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随着信息时代的蓬勃发展，企业对实时数据处理的需求逐渐成为推动业务创新和发展的重要驱动力。在这个快速变化的环境中，许多企业选择将 Oracle 数据库同步到 Kafka，以满足日益增长的实时数据处理需求。本文将深入探讨这一趋势的背后原因，并通过一个真实的客户案例
MySQL FlinkCDC 通过Kafka实时同步到ClickHouse(自定义Debezium格式支持增加删除修改) 把MySQL多库多表的数据通过FlinkCDC DataStream的方式实时同步到同一个Kafka的Topic中，然后下游再写Flink SQL拆分把数据写入到ClickHouse，FlinkCDC DataStream通过自定义Debezium格式的序列化器，除了增加，还能进行
前置准备： 清单： 安装有docker的Linux springboot打包的jar文件（该项目只有一个返回\\\"hello world\\\"接口） Linux的IP地址： 192.168.221.129 springboot项目的接口： 我上传的位置为：/root/dockerJar，如下： 使用 docker images 查看镜像： 原理： 我们运行jdk镜像时，把Linux中的jar文件挂载到该
此过程用于在 Red Hat 的 OpenShift 容器平台上设置 Debezium 连接器。要在 OpenShift 上进行开发或测试，您可以使用 CodeRady 容器。 为了使容器与集群上的其他工作负载分开，请为 Debezium 创建一个专用项目。在本文档的其余部分中，将使用 debezium-example 命名空间： 对于 Debezium 部署，
一、Flink 专栏 Flink 专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。 1、Flink 部署系列 本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。 2、Flink基础系列 本部分介绍Flink 的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastream api用法、四大基石等内容。 3、
页面访问 ip:9200端口，出现下面页面部署成功 成功日志
