CREATE TABLE oracle_source ( BARCODE STRING NOT NULL, PIC_NO_TOUF STRING, TOUFK_NO STRING NOT NULL, TOUF_TIME TIMESTAMP, FENBZC_TIME TIMESTAMP, FENB_TIME TIMESTAMP, MAP_TIME TIMESTAMP, TOUF_STATE STRING, FENBZC_STATE STRING, FENB_STATE STRING, MAP_STATE STRING, ZCSSX_NO STRING, FBSSX_NO STRING, MPLOC_NO STRING, TUOP_BARCODE STRING, SHANGP_ID STRING, LOT STRING, MAP_XL BIGINT, YEWDJ_NO STRING, HUOW_ID STRING, PRIMARY KEY (BARCODE) NOT ENFORCED ) WITH ( 'connector' = 'oracle-cdc', 'hostname' = '10.19.0.137', 'port' = '1521', 'username' = 'flinkuser', 'password' = 'flinkpw', 'database-name' = 'LMIS', 'schema-name' = 'LMIS', 'table-name' = 'LMIS.RK_YJMINFO_PRODUCTLINE', 'debezium.log.mining.strategy' = 'online_catalog', 'debezium.log.mining.continuous.mine' = 'true' ); CREATE TABLE mysql_sink ( BARCODE STRING NOT NULL, PIC_NO_TOUF STRING, TOUFK_NO STRING NOT NULL, TOUF_TIME TIMESTAMP, FENBZC_TIME TIMESTAMP, FENB_TIME TIMESTAMP, MAP_TIME TIMESTAMP, TOUF_STATE STRING, FENBZC_STATE STRING, FENB_STATE STRING, MAP_STATE STRING, ZCSSX_NO STRING, FBSSX_NO STRING, MPLOC_NO STRING, TUOP_BARCODE STRING, SHANGP_ID STRING, LOT STRING, MAP_XL BIGINT, YEWDJ_NO STRING, HUOW_ID STRING, PRIMARY KEY (BARCODE) NOT ENFORCED ) WITH ( 'connector' = 'jdbc', 'url' = 'jdbc:mysql://10.21.0.173:3306/test1?characterEncoding=UTF-8', 'table-name' = 'RK_YJMINFO_PRODUCTLINE', 'username' = 'bi', 'password' = 'Bi@202503' ); INSERT INTO mysql_sink SELECT BARCODE, PIC_NO_TOUF, TOUFK_NO, TOUF_TIME, FENBZC_TIME, FENB_TIME, MAP_TIME, TOUF_STATE, FENBZC_STATE, FENB_STATE, MAP_STATE, ZCSSX_NO, FBSSX_NO, MPLOC_NO, TUOP_BARCODE, SHANGP_ID, LOT, MAP_XL, YEWDJ_NO, HUOW_ID FROM oracle_source; 用java代码编写
时间: 2025-06-18 09:18:49 浏览: 19
<think>嗯，用户给了我一个Flink SQL的DDL和DML语句，然后让我用Java代码编写。首先，我需要理解这些SQL语句的功能。看起来用户是在用Flink CDC从Oracle同步数据到MySQL。CREATE TABLE定义了源表和目标表，然后用INSERT INTO做流式插入。
接下来，我需要把这些SQL转换成Java代码。用户可能正在使用Flink的Table API或者DataStream API。但根据提供的SQL，使用Table API会更直接，因为可以直接执行SQL语句。
首先，我得考虑如何配置Flink环境。需要创建StreamExecutionEnvironment和StreamTableEnvironment。然后，注册源表和目标表，可能通过执行用户的CREATE TABLE语句。最后执行INSERT语句。
不过要注意，Flink的Java代码中执行SQL通常使用tableEnv.executeSql()方法。所以可能需要将那些CREATE TABLE和INSERT语句作为字符串传入executeSql中。
另外，用户提供的SQL里用了Oracle CDC连接器和JDBC连接器，所以需要确保相关的依赖已经添加到项目中。比如flink-connector-jdbc、flink-sql-connector-oracle-cdc等。可能需要提醒用户添加这些依赖，否则代码会运行失败。
还有主键的定义中有NOT ENFORCED，这在Flink中是正确的，因为Flink不会强制检查主键约束，只是用于元数据。
然后，代码结构大致是：设置环境，执行所有DDL，然后执行INSERT，最后触发执行。但Flink的作业需要显式调用execute()方法，所以可能在最后需要调用env.execute("JobName")。
不过，当使用Table API的executeSql()执行INSERT语句时，实际上会提交作业，所以可能不需要显式调用execute()。但为了保险起见，可能还是需要。
现在，检查是否有遗漏的部分。比如，是否需要处理时间特性，或者配置checkpoint？如果用户需要容错，可能需要配置checkpoint，但用户没有提到，所以可能不需要。保持代码简单。
最后，将所有SQL语句按顺序在Java代码中用executeSql执行。需要注意的是，每个SQL语句作为独立的字符串传入，并且确保没有语法错误。
所以最终的Java代码应该是创建一个main方法，初始化环境，然后依次执行用户提供的各个SQL语句，最后触发作业执行。同时，提醒用户添加依赖，配置正确的主机、端口、用户名密码等信息是否正确，以及Flink版本是否兼容这些连接器。</think>以下是用Java编写的Flink CDC数据同步程序实现Oracle到MySQL的同步：
```java
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
public class OracleToMySQLSync {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 1. 创建流处理环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
// 2. 创建Oracle CDC源表
String createOracleSource = "CREATE TABLE oracle_source (\n"
+ " BARCODE STRING NOT NULL,\n"
+ " PIC_NO_TOUF STRING,\n"
+ " TOUFK_NO STRING NOT NULL,\n"
+ " TOUF_TIME TIMESTAMP,\n"
+ " FENBZC_TIME TIMESTAMP,\n"
+ " FENB_TIME TIMESTAMP,\n"
+ " MAP_TIME TIMESTAMP,\n"
+ " TOUF_STATE STRING,\n"
+ " FENBZC_STATE STRING,\n"
+ " FENB_STATE STRING,\n"
+ " MAP_STATE STRING,\n"
+ " ZCSSX_NO STRING,\n"
+ " FBSSX_NO STRING,\n"
+ " MPLOC_NO STRING,\n"
+ " TUOP_BARCODE STRING,\n"
+ " SHANGP_ID STRING,\n"
+ " LOT STRING,\n"
+ " MAP_XL BIGINT,\n"
+ " YEWDJ_NO STRING,\n"
+ " HUOW_ID STRING,\n"
+ " PRIMARY KEY (BARCODE) NOT ENFORCED\n"
+ ") WITH (\n"
+ " 'connector' = 'oracle-cdc',\n"
+ " 'hostname' = '10.19.0.137',\n"
+ " 'port' = '1521',\n"
+ " 'username' = 'flinkuser',\n"
+ " 'password' = 'flinkpw',\n"
+ " 'database-name' = 'LMIS',\n"
+ " 'schema-name' = 'LMIS',\n"
+ " 'table-name' = 'LMIS.RK_YJMINFO_PRODUCTLINE',\n"
+ " 'debezium.log.mining.strategy' = 'online_catalog',\n"
+ " 'debezium.log.mining.continuous.mine' = 'true'\n"
+ ")";
tableEnv.executeSql(createOracleSource);
// 3. 创建MySQL目标表
String createMySQLSink = "CREATE TABLE mysql_sink (\n"
+ " BARCODE STRING NOT NULL,\n"
+ " PIC_NO_TOUF STRING,\n"
+ " TOUFK_NO STRING NOT NULL,\n"
+ " TOUF_TIME TIMESTAMP,\n"
+ " FENBZC_TIME TIMESTAMP,\n"
+ " FENB_TIME TIMESTAMP,\n"
+ " MAP_TIME TIMESTAMP,\n"
+ " TOUF_STATE STRING,\n"
+ " FENBZC_STATE STRING,\n"
+ " FENB_STATE STRING,\n"
+ " MAP_STATE STRING,\n"
+ " ZCSSX_NO STRING,\n"
+ " FBSSX_NO STRING,\n"
+ " MPLOC_NO STRING,\n"
+ " TUOP_BARCODE STRING,\n"
+ " SHANGP_ID STRING,\n"
+ " LOT STRING,\n"
+ " MAP_XL BIGINT,\n"
+ " YEWDJ_NO STRING,\n"
+ " HUOW_ID STRING,\n"
+ " PRIMARY KEY (BARCODE) NOT ENFORCED\n"
+ ") WITH (\n"
+ " 'connector' = 'jdbc',\n"
+ " 'url' = 'jdbc:mysql://10.21.0.173:3306/test1?characterEncoding=UTF-8',\n"
+ " 'table-name' = 'RK_YJMINFO_PRODUCTLINE',\n"
+ " 'username' = 'bi',\n"
+ " 'password' = 'Bi@202503'\n"
+ ")";
tableEnv.executeSql(createMySQLSink);
// 4. 执行数据同步
String insertSQL = "INSERT INTO mysql_sink\n"
+ "SELECT\n"
+ " BARCODE,\n"
+ " PIC_NO_TOUF,\n"
+ " TOUFK_NO,\n"
+ " TOUF_TIME,\n"
+ " FENBZC_TIME,\n"
+ " FENB_TIME,\n"
+ " MAP_TIME,\n"
+ " TOUF_STATE,\n"
+ " FENBZC_STATE,\n"
+ " FENB_STATE,\n"
+ " MAP_STATE,\n"
+ " ZCSSX_NO,\n"
+ " FBSSX_NO,\n"
+ " MPLOC_NO,\n"
+ " TUOP_BARCODE,\n"
+ " SHANGP_ID,\n"
+ " LOT,\n"
+ " MAP_XL,\n"
+ " YEWDJ_NO,\n"
+ " HUOW_ID\n"
+ "FROM oracle_source";
tableEnv.executeSql(insertSQL);
// 5. 启动任务
env.execute("Oracle to MySQL CDC Sync");
}
}
```
**使用说明：**
1. **依赖要求**：
```xml
<!-- Flink核心依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-java</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-streaming-java_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-table-api-java-bridge_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-jdbc_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.ververica</groupId>
<artifactId>flink-connector-oracle-cdc</artifactId>
<version>2.3.0</version>
</dependency>
```
2. **配置说明**：
- 确保Oracle和MySQL的网络连通性
- 检查数据库用户权限（Oracle用户需要`LOG MINING`权限）
- 调整Flink checkpoint配置（如果需要容错）
- 建议Flink版本≥1.13
3. **运行方式**：
- 打包为JAR文件后通过`flink run`提交到集群
- 或在IDE中直接运行（开发测试）
该程序实现了：
- 实时捕获Oracle表`RK_YJMINFO_PRODUCTLINE`的变化
- 全量+增量数据同步
- 基于主键的幂等写入（`BARCODE`为主键）
- 字段级别的数据映射和传输
**注意事项**：
1. 需要确保Oracle数据库开启归档日志模式
2. MySQL表结构应与Oracle表结构完全一致
3. 生产环境建议增加异常处理和监控机制
4. 根据数据量调整Flink任务并行度
5. 建议使用连接池配置JDBC连接参数
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Pansophica所代表的不仅仅是搜索结果的展示，它还强调了一个交互式的体验，在动态和交互式虚拟现实中呈现搜索结果。这种呈现方式与现有的搜索体验有着根本的不同。目前的搜索引擎，如Google、Bing和Baidu等，多以静态文本和链接列表的形式展示结果。而Pansophica通过提供一个虚拟现实环境，使得搜索者可以“扭转”视角，进行“飞行”探索，以及“弹网”来浏览不同的内容。这种多维度的交互方式使得信息的浏览变得更加快速和直观，有望改变用户与网络信息互动的方式。
接着，我们关注Pansophica的“开源”属性。所谓开源，指的是软件的源代码可以被公众获取，任何个人或组织都可以自由地使用、学习、修改和分发这些代码。开源软件通常由社区进行开发和维护，这样的模式鼓励了协作创新并减少了重复性劳动，因为全世界的开发者都可以贡献自己的力量。Pansophica项目作为开源软件，意味着其他开发者可以访问和使用其源代码，进一步改进和扩展其功能，甚至可以为Pansophica构建新的应用或服务。
最后，文件名称“Pansophica-src-1.3”表明了我们讨论的特定版本的Pansophica开源代码。数字“1.3”很可能指的是该版本号，表明这是Pansophica项目的第1.3个公开版本。这个版本号对于开发者来说很重要，因为它可以帮助他们追踪更新的进度、比较版本间的差异以及选择最适合其项目的版本。
综合以上信息，Pansophica开源项目不仅在搜索代理领域引入了创新的交互方式，而且通过开源的方式，提供了技术共享和协作的可能性。对于IT行业来说，开源项目是推动技术发展的重要力量，它激发了社区的活力，促进了知识的传播和技术的进步。通过构建一个开源社区，Pansophica可以吸引来自世界各地的开发者和研究人员，共同探索如何将搜索技术与交互式虚拟现实技术结合起来，为用户带来更加丰富和有效的信息检索体验。同时，Pansophica的开源性质也使其更容易适应未来技术的发展，随着社区的不断贡献和反馈，这一平台有望在功能和性能上得到持续的优化和增强。
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2. **软件包的作用**：流星Ghost软件包允许用户在流星平台上轻松集成Ghost博客。这样做的好处是可以利用流星的实时特性以及易于开发和部署的应用程序框架，同时还能享受到Ghost博客系统的便利和美观。
### 描述知识点：流星Ghost软件包的使用方法
1. **软件包安装方式**：用户可以通过流星的命令行工具添加名为`mrt:ghost`的软件包。`mrt`是流星的一个命令行工具，用于添加、管理以及配置软件包。
2. **初始化Ghost服务器**：描述中提供了如何在服务器启动时运行Ghost的基本代码示例。这段代码使用了JavaScript的Promise异步操作，`ghost().then(function (ghostServer) {...})`这行代码表示当Ghost服务器初始化完成后，会在Promise的回调函数中提供一个Ghost服务器实例。
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4. **启动Ghost服务器**：在配置完成之后，通过调用`ghostServer.start()`来启动Ghost服务，使其能够处理博客相关的请求。
5. **Web浏览器导航**：一旦流星服务器启动并运行，用户便可以通过Web浏览器访问Ghost博客平台。
### 标签知识点：JavaScript
1. **JavaScript作为流星Ghost软件包的开发语言**：标签指出流星Ghost软件包是使用JavaScript语言开发的。JavaScript是一种在浏览器端广泛使用的脚本语言，它也是流星平台的基础编程语言。
2. **流星和Ghost共同使用的语言**：JavaScript同样也是Ghost博客平台的开发语言。这表明流星Ghost软件包可以无缝集成，因为底层技术栈相同。
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3. **软件包的维护状态**：由于文件名没有包含特定的版本号，我们无法直接得知软件包的最新更新情况。通常，软件包维护者会将最新的版本代码放在`master`分支上。
### 总结
流星Ghost软件包提供了一个有效的解决方案，使得流星平台的开发者能够在他们的应用中添加Ghost博客功能。软件包的使用简便，通过流星的命令行工具安装，并通过JavaScript代码配置和启动Ghost服务。通过流星Ghost软件包，开发者能够享受流星的实时特性以及Ghost博客系统的便利性。此外，软件包的命名和结构也暗示了其维护和版本控制的模式，有助于开发者更好地理解如何使用和维护这一软件包。
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OpenMediaVault的Docker映像：快速部署与管理指南
根据提供的文件信息，我们将详细讨论与标题和描述中提及的Docker、OpenMediaVault以及如何部署OpenMediaVault的Docker镜像相关的一系列知识点。
首先，Docker是一个开源的应用容器引擎，允许开发者打包应用及其依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口（类似 iPhone 的 app）。
OpenMediaVault是一个基于Debian的NAS（网络附加存储）解决方案。它专为家庭或小型办公室提供文件共享、网络附加存储以及打印服务。它提供了一个易用的Web界面，通过这个界面用户可以管理服务器配置、网络设置、用户权限、文件服务等。
在描述中提到了一些Docker命令行操作：
1. `git clone`：用于克隆仓库到本地，这里的仓库指的是“docker-images-openmedivault”。
2. `docker build -t omv`：这是一个构建Docker镜像的命令，其中`-t`参数用于标记镜像名称和标签，这里是标记为“omv”。
3. `docker run`：运行一个容器实例，`-t`参数用于分配一个伪终端，`-i`参数用于交互式操作，`-p 80:80`则是将容器的80端口映射到宿主机的80端口。
启动服务的部分涉及OpenMediaVault的配置和初始化：
- ssh服务：用于远程登录到服务器的协议。
- php5-fpm：是PHP的一个FastCGI实现，用于加速PHP的运行。
- nginx：是一个高性能的HTTP和反向代理服务器，常用于优化静态内容的分发。
- openmediavault引擎：指的是OpenMediaVault的核心服务。
- rrdcached：用于收集和缓存性能数据，这些数据可以被rrdtool图形化工具读取。
- collectd：是一个守护进程，用于收集系统性能和提供各种存储方式和传输方式来存储所收集的数据。
为了访问服务，需要在浏览器中输入"http:// IP_OF_DOCKER"，其中`IP_OF_DOCKER`指的是运行Docker容器的主机IP地址。
描述中还提到了一个步骤：“在System-> Network-> Interfaces中添加带有dhcp的eth0”，这指的是需要在OpenMediaVault的Web管理界面中配置网络接口。`eth0`是网络接口的名称，通常代表第一个以太网接口。DHCP（动态主机配置协议）是一种自动为网络中的设备分配IP地址的协议，这样设备就可以连接网络并开始通信，无需手动配置IP地址。
【压缩包子文件的文件名称列表】中的“docker-images-openmediavault-master”暗示了这是一个包含Docker镜像文件的代码仓库。通常，“master”分支是代码的主分支，包含了代码库中最新且通常是最稳定的版本。用户可以通过克隆该仓库到本地来获取所有相关的Dockerfile、配置脚本及依赖文件，以便能够自行构建和运行OpenMediaVault的Docker镜像。
综上所述，这些知识点涵盖了从基本的Docker概念、Docker命令行操作、OpenMediaVault服务启动和管理，到具体的网络配置及Docker仓库操作，都是进行Docker化OpenMediaVault部署的关键步骤。
小红书文案提取一步到位：coze工作流操作全攻略
# 1. coze工作流概述
工作流系统是企业信息化和数字化转型的核心组件之一，它通过自动化流程管理提升效率，确保业务流程的顺畅执行。coze工作流作为当前市场上较为先进的工作流解决方案，它不仅仅是一套软件工具，更是一个集成化的平台，旨在通过流程自动化和智能化提升企业运营效率。
coze工作流的引入不仅有助于标准化和优化企业的业务流程，还可以通过可配置的流程设计，满足不同部门的特定需求。在组织的业务流程中