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擅长的技术
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2022-01-03
Nacos注册中心的服务发现架构图是怎么样的？
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2022-01-03
Nacos注册中心的设计原理是怎么样的？
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2022-01-03
Nacos的集群节点自动扩缩容是指什么？
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2022-01-03
当前Nacos内部实现的地址服务器寻址的架构图是怎么样的？
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2022-01-03
当前Nacos内部实现的地址服务器寻址是指什么？
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2022-01-03
当前Nacos内部实现的文件寻址是指什么？
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2022-01-03
当前Nacos内部实现的单机寻址是指什么？
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2022-01-03
当前Nacos内部实现的有几种寻址机制？
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2022-01-03
针对Nacos寻址机制的设计需求，怎么抽象出了⼀个MemberLookup接口？
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2022-01-03
Nacos内部寻址机制的设计是怎么样的？
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2022-01-03
Nacos内部的寻址机制是怎么样的？
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2022-01-03
Nacos长链接中核心组件设计图是怎么样的？
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2022-01-03
Nacos长链接中服务server间⼀致性模型图是怎么样的？
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2022-01-03
Nacos长链接中服务sdk-server⼀致性模型图是怎么样的？
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2022-01-03
Nacos长链接中配置server间⼀致性模型图是怎么样的？
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2022-01-03
Nacos长链接中配置sdk-server⼀致性模型图是怎么样的？
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2022-01-03
Nacos长链接中所提及的GO在哪里了解？
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2022-01-03
Nacos长链接中所提及的JAVA在哪里了解？
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2022-01-03
Nacos长链接中所提及的C++在哪里了解？
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2022-01-03
Nacos长链接中版本分布参考在哪里了解？
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2022-01-03
Nacos长链接场景分析中长链接选型对比图是怎么样？
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2022-01-03
Nacos长链接场景分析中低成本多语⾔实现包括什么？
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2022-01-03
Nacos长链接场景分析中我们需要了解什么？
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2022-01-03
Nacos长链接场景分析中netty的心跳检测可以在哪里了解？
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2022-01-03
Nacos长链接场景分析中grpc keepalive可以在哪里了解？
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2022-01-03
Nacos长链接场景分析中TCP Keepalive可以在哪里了解？
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2022-01-03
Nacos长链接场景分析中心跳保活机制是怎么样？
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2022-01-03
Nacos长链接场景分析中连接⽣命周期图是怎么样？
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2022-01-03
Nacos长链接场景分析中服务端柔性调整是指什么？
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2022-01-03
Nacos长链接场景分析中所提及的客户端随机是指什么？
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2022-01-03
Nacos长链接场景分析中客户端随机+服务端柔性调整图是什么？
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2022-01-03
Nacos长链接场景分析中短连接和长链接负载均衡的异同是什么？
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2022-01-03
Nacos长链接场景分析中常见的负载均衡策略是什么？
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2022-01-03
Nacos长链接场景分析中性能诉求是什么？
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2022-01-03
Nacos长链接场景分析中服务端诉求是什么？
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2022-01-03
Nacos长链接场景分析中客户端诉求是什么？
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2022-01-03
Nacos长链接场景分析中核心诉求图是什么样的？
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2022-01-03
Nacos长链接场景分析中 Server之间通信存在的情况是什么样的？
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2022-01-03
Nacos长链接场景分析中SDK和Server之间存在的情况是什么样的？
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2022-01-03
Nacos长链接场景分析中配置对连接的场景诉求分析图是怎么样的？
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2022-01-03
Config/Naming 模块各自的推送通道都是怎么按照设计模型来实现的？
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2022-01-03
Nacos中所有的 Distro 协议的请求场景主要分为哪些情况？
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2022-01-03
Nacos中Distro协议是指什么？
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2022-01-03
Distro协议工作读操作原理是什么？
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2022-01-03
Distro集群处理的流程图是怎么样的？
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2022-01-03
Distro协议工作写操作原理是什么？
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2022-01-03
Distro协议工作数据校验原理架构图是什么？
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2022-01-03
Distro协议工作数据校验原理是什么？
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2022-01-03
Distro协议工作数据初始化原理架构图是什么样的？
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2022-01-03
Distro协议工作数据初始化原理是什么？
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2022-01-20
Flink CDC + JDBC Connector 同步方案中功能测试有哪些？
如图所示： 资料来源：《Flink CDC：新一代数据集成框架》，下载链接：https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8256。赞0 踩0 评论0 -
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2022-01-20
《Flink CDC：新一代数据集成框架》这本书可以在哪里下载？
下载链接：https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8256。赞0 踩0 评论0 -
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2022-01-20
Flink CDC中的CDC是什么意思？
CDC 的全称是 Change Data Capture ，在广义的概念上，只要是能捕获数据变更的技术，我们都 可以称之为 CDC 。 资料来源：《Flink CDC：新一代数据集成框架》，下载链接：https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8256。赞0 踩0 评论0 -
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2022-01-20
目前通常描述的 CDC 技术是指什么？
目前通常描述的 CDC 技术主要面向数据库的变更，是一种用于捕获数据库中 数据变更的技术。 资料来源：《Flink CDC：新一代数据集成框架》，下载链接：https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8256。赞0 踩0 评论0 -
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2022-01-20
CDC 技术的应用场景有哪些？
CDC 技术的应用场景非常广泛： 1.数据迁移：常用于数据库备份、容灾等； 2.数据分发：将一个数据源分发给多个下游，常用于业务解耦、微服务； 3.数据采集：将分散异构的数据源集成到数据仓库中，消除数据孤岛，便于后续的分析。 资料来源：《Flink CDC：新一代数据集成框架》，下载链接：https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8256。赞0 踩0 评论0 -
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2022-01-20
目前业界主流的 CDC 实现机制可以分为哪几种？
目前业界主流的 CDC 实现机制可以分为两种： 1.基于查询的 CDC； 2.基于日志的 CDC。 资料来源：《Flink CDC：新一代数据集成框架》，下载链接：https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8256。赞0 踩0 评论0 -
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2022-01-20
基于查询的 CDC技术包括什么内容？
基于查询的 CDC： 1.离线调度查询作业，批处理。依赖表中的更新时间字段，每次执行查询去获取表中最新的数据； 2.无法捕获删除事件，从而无法保证数据一致性； 3.无法保障实时性，基于离线调度存在天然的延迟。 资料来源：《Flink CDC：新一代数据集成框架》，下载链接：https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8256。赞0 踩0 评论0 -
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2022-01-20
基于日志的 CDC技术包括什么内容？
基于日志的 CDC： 1.实时消费日志，流处理。例如 MySQL 的 binlog 日志完整记录了数据库中的变更，可以把 binlog 文件当作流的数据源； 2.保障数据一致性，因为 binlog 文件包含了所有历史变更明细； 3.保障实时性，因为类似 binlog 的日志文件是可以流式消费的，提供的是实时数据。 资料来源：《Flink CDC：新一代数据集成框架》，下载链接：https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8256。赞0 踩0 评论0 -
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2022-01-20
对比常见的开源 CDC 方案可以发现哪些内容？
发现以下内容： 1) DataX 不支持增量同步，Canal 不支持全量同步。虽然两者都是非常流行的数据同步工具，但在场景支持上仍不完善。 2) 在全量+增量一体化同步方面，只有 Flink CDC、Debezium、Oracle Goldengate 支持较好。 3) 在架构方面，Apache Flink 是一个非常优秀的分布式流处理框架，因此 Flink CDC 作为Apache Flink 的一个组件具有非常灵活的水平扩展能力。而 DataX 和 Canal 是个单机架构，在大数据场景下容易面临性能瓶颈的问题。 4) 在数据加工的能力上，CDC 工具是否能够方便地对数据做一些清洗、过滤、聚合，甚至关联打宽？Flink CDC 依托强大的 Flink SQL 流式计算能力，可以非常方便地对数据进行加工。而Debezium 等则需要通过复杂的 Java 代码才能完成，使用门槛比较高。 5) 另外，在生态方面，这里指的是上下游存储的支持。Flink CDC 上下游非常丰富，支持对接MySQL、PostgreSQL 等数据源，还支持写入到 TiDB、HBase、Kafka、Hudi 等各种存储系统中，也支持灵活的自定义 connector。 资料来源：《Flink CDC：新一代数据集成框架》，下载链接：https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8256。赞0 踩0 评论0 -
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2022-01-20
Flink 有哪两个基础概念？
Flink 有两个基础概念：Dynamic Table 和 Changelog Stream。 资料来源：《Flink CDC：新一代数据集成框架》，下载链接：https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8256。赞0 踩0 评论0 -
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2022-01-20
Flink 中的Dynamic Table基础概念是什么意思？
Dynamic Table 就是 Flink SQL 定义的动态表，动态表和流的概念是对等的。参照上图，流可 以转换成动态表，动态表也可以转换成流。 资料来源：《Flink CDC：新一代数据集成框架》，下载链接：https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8256。赞0 踩0 评论0 -
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2022-01-20
Flink 中的Changelog Stream基础概念是什么意思？
在 Flink SQL 中，数据在从一个算子流向另外一个算子时都是以 Changelog Stream 的形式， 任意时刻的 Changelog Stream 可以翻译为一个表，也可以翻译为一个流。 资料来源：《Flink CDC：新一代数据集成框架》，下载链接：https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8256。赞0 踩0 评论0 -
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2022-01-20
联想 MySQL 中的表和 binlog 日志会发现MySQL 数据库有什么？
联想下 MySQL 中的表和 binlog 日志，就会发现：MySQL 数据库的一张表所有的变更都记录在 binlog 日志中，如果一直对表进行更新，binlog 日志流也一直会追加，数据库中的表就相当于 binlog 日志流在某个时刻点物化的结果；日志流就是将表的变更数据持续捕获的结果。这说明 Flink SQL 的 Dynamic Table 是可以非常自然地表示一张不断变化的 MySQL 数据库表。 资料来源：《Flink CDC：新一代数据集成框架》，下载链接：https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8256。赞0 踩0 评论0 -
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2022-01-20
RowData 中的元数据 RowKind包括哪些类型？
每条 RowData 都有一个元数据 RowKind，包括 4 种类型， 分别是插入 (INSERT)、更新前镜 像 (UPDATE_BEFORE)、更新后镜像 (UPDATE_AFTER)、删除 (DELETE)，这四种类型和数据库 里面的 binlog 概念保持一致。 资料来源：《Flink CDC：新一代数据集成框架》，下载链接：https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8256。赞0 踩0 评论0 -
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2022-01-20
Debezium 数据结构中的op 字段包括哪些内容？
Debezium 的数据结构，也有一个类似的元数据 op 字段， op 字段的取值也有四种，分别 是 c、u、d、r，各自对应 create、update、delete、read。对于代表更新操作的 u，其数据部 分同时包含了前镜像 (before) 和后镜像 (after)。 资料来源：《Flink CDC：新一代数据集成框架》，下载链接：https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8256。赞0 踩0 评论0 -
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2022-01-20
传统 CDC 的 ETL 分析链路是怎么样的？
如图所示： 资料来源：《Flink CDC：新一代数据集成框架》，下载链接：https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8256。赞0 踩0 评论0 -
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2022-01-20
传统的基于 CDC 的 ETL 分析中用的是什么数据采集工具？
传统的基于 CDC 的 ETL 分析中，数据采集工具是必须的，国外用户常用 Debezium，国内用户常 用阿里开源的 Canal，采集工具负责采集数据库的增量数据，一些采集工具也支持全量数据同步。 采集到的数据一般输出到消息中间件如 Kafka，然后 Flink 计算引擎再去消费数据并写入到目的端， 目的端可以是各种数据库、数据仓库、数据湖和消息队列。 资料来源：《Flink CDC：新一代数据集成框架》，下载链接：https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8256。赞0 踩0 评论0 -
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2022-01-20
Flink CDC 的 ETL 分析流程是怎么提出来的？
Flink 提供了 changelog-json format，可以将 changelog 数据写入离线数仓（如 Hive）； 对于消息队列（如 Kafka），Flink 支持将 changelog 通过 upsert-kafka connector 直接写入 Kafka 的 compacted topic。在思考是否可以使用 Flink CDC 去替换上图中虚线框内的采集组件和消息队列，从而简化 分析链路，降低维护成本。同时更少的组件也意味着数据时效性能够进一步提高。答案是可以的， 于是就有了基于 Flink CDC 的 ETL 分析流程。 资料来源：《Flink CDC：新一代数据集成框架》，下载链接：https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8256。赞0 踩0 评论0 -
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2022-01-20
使用了 Flink CDC后有哪些优势？
在使用了 Flink CDC 之后，除了组件更少，维护更方便外，另一个优势是通过 Flink SQL 极大地 降低了用户使用门槛。 资料来源：《Flink CDC：新一代数据集成框架》，下载链接：https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8256。赞0 踩0 评论0 -
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2022-01-20
基于 Flink CDC 的 ETL 分析图是什么样的？
如图所示，这个例子是通过 Flink CDC 去同步数据库数据并写入到 TiDB，用户直接使用 Flink SQL 创建了产品 和订单的 MySQL-CDC 表，然后对数据流进行 JOIN 加工，加工后直接写入到下游数据库。通过一 个 Flink SQL 作业就完成了 CDC 的数据分析、加工和同步。 资料来源：《Flink CDC：新一代数据集成框架》，下载链接：https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8256。赞0 踩0 评论0
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