pbootcms网站模板|日韩1区2区|织梦模板||网站源码|日韩1区2区|jquery建站特效-html5模板网

        <bdo id='5KU2A'></bdo><ul id='5KU2A'></ul>

      <small id='5KU2A'></small><noframes id='5KU2A'>

      <i id='5KU2A'><tr id='5KU2A'><dt id='5KU2A'><q id='5KU2A'><span id='5KU2A'><b id='5KU2A'><form id='5KU2A'><ins id='5KU2A'></ins><ul id='5KU2A'></ul><sub id='5KU2A'></sub></form><legend id='5KU2A'></legend><bdo id='5KU2A'><pre id='5KU2A'><center id='5KU2A'></center></pre></bdo></b><th id='5KU2A'></th></span></q></dt></tr></i><div class="znrh7lf" id='5KU2A'><tfoot id='5KU2A'></tfoot><dl id='5KU2A'><fieldset id='5KU2A'></fieldset></dl></div>
      <legend id='5KU2A'><style id='5KU2A'><dir id='5KU2A'><q id='5KU2A'></q></dir></style></legend>
      <tfoot id='5KU2A'></tfoot>

      NIFI - QueryDatabaseTable 處理器.如何查詢被修改的行

      NIFI - QueryDatabaseTable processor. How to query rows which is modified?(NIFI - QueryDatabaseTable 處理器.如何查詢被修改的行?)
      1. <tfoot id='IdhUj'></tfoot>
        <i id='IdhUj'><tr id='IdhUj'><dt id='IdhUj'><q id='IdhUj'><span id='IdhUj'><b id='IdhUj'><form id='IdhUj'><ins id='IdhUj'></ins><ul id='IdhUj'></ul><sub id='IdhUj'></sub></form><legend id='IdhUj'></legend><bdo id='IdhUj'><pre id='IdhUj'><center id='IdhUj'></center></pre></bdo></b><th id='IdhUj'></th></span></q></dt></tr></i><div class="xvdnn7x" id='IdhUj'><tfoot id='IdhUj'></tfoot><dl id='IdhUj'><fieldset id='IdhUj'></fieldset></dl></div>
      2. <legend id='IdhUj'><style id='IdhUj'><dir id='IdhUj'><q id='IdhUj'></q></dir></style></legend>
            <tbody id='IdhUj'></tbody>

          <small id='IdhUj'></small><noframes id='IdhUj'>

              <bdo id='IdhUj'></bdo><ul id='IdhUj'></ul>
                本文介紹了NIFI - QueryDatabaseTable 處理器.如何查詢被修改的行?的處理方法,對(duì)大家解決問題具有一定的參考價(jià)值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)吧!

                問題描述

                我正在研究 NIFI 數(shù)據(jù)流,其中我的用例是獲取 mysql 表數(shù)據(jù)并將其放入 hdfs/本地文件系統(tǒng).

                我構(gòu)建了一個(gè)數(shù)據(jù)流管道,其中使用了 querydatabaseTable 處理器 ------ ConvertRecord --- putFile 處理器.

                我的表架構(gòu) ---> id,name,city,Created_date

                即使我在表中插入新記錄,我也能在目的地接收文件

                但是,但是……

                當(dāng)我更新現(xiàn)有行時(shí),處理器沒有獲取這些記錄,看起來它有一些限制.

                我的問題是,如何處理這種情況?由任何其他處理器或需要更新某些屬性.

                請(qǐng)人幫忙@Bryan Bende

                解決方案

                QueryDatabaseTable Processor 需要被告知它可以使用哪些列來識(shí)別新數(shù)據(jù).

                串行 idcreated 時(shí)間戳是不夠的.

                不要忘記將 Maximum-value Columns 設(shè)置為這些列.

                所以我基本上要說的是:

                <塊引用>

                如果你自己不能判斷這是sql中的新記錄,nifi也不能.

                I am working on NIFI Data Flow where my usecase is fetch mysql table data and put into hdfs/local file system.

                I have built a data flow pipeline where i used querydatabaseTable processor ------ ConvertRecord --- putFile processor.

                My Table Schema ---> id,name,city,Created_date

                I am able to receive files in destination even when i am inserting new records in table

                But, but ....

                When i am updating exsiting rows then processor is not fetching those records looks like it has some limitation.

                My Question is ,How to handle this scenario? either by any other processor or need to update some property.

                PLease someone help @Bryan Bende

                解決方案

                QueryDatabaseTable Processor needs to be informed which columns it can use to identify new data.

                A serial id or created timestamp is not sufficient.

                From the documentation:

                Maximum-value Columns:

                A comma-separated list of column names. The processor will keep track of the maximum value for each column that has been returned since the processor started running. Using multiple columns implies an order to the column list, and each column's values are expected to increase more slowly than the previous columns' values. Thus, using multiple columns implies a hierarchical structure of columns, which is usually used for partitioning tables. This processor can be used to retrieve only those rows that have been added/updated since the last retrieval. Note that some JDBC types such as bit/boolean are not conducive to maintaining maximum value, so columns of these types should not be listed in this property, and will result in error(s) during processing. If no columns are provided, all rows from the table will be considered, which could have a performance impact. NOTE: It is important to use consistent max-value column names for a given table for incremental fetch to work properly.

                Judging be the table scheme, there is no sql-way of telling whether data was updated.

                There are many ways to solve this. In your case, the easiest thing to do might be to rename column created to modified and set to now() on updates or to work with a second timestamp column.

                So for instance

                | stamp_updated | timestamp | CURRENT_TIMESTAMP   | on update CURRENT_TIMESTAMP |
                

                is the new column added. In the processor you use the stamp_updated column to identify new data

                Don't forget to set Maximum-value Columns to those columns.

                So what I am basically saying is:

                If you cannot tell that it is a new record in sql yourself, nifi cannot either.

                這篇關(guān)于NIFI - QueryDatabaseTable 處理器.如何查詢被修改的行?的文章就介紹到這了,希望我們推薦的答案對(duì)大家有所幫助,也希望大家多多支持html5模板網(wǎng)!

                【網(wǎng)站聲明】本站部分內(nèi)容來源于互聯(lián)網(wǎng),旨在幫助大家更快的解決問題,如果有圖片或者內(nèi)容侵犯了您的權(quán)益,請(qǐng)聯(lián)系我們刪除處理,感謝您的支持!

                相關(guān)文檔推薦

                How to use windowing functions efficiently to decide next N number of rows based on N number of previous values(如何有效地使用窗口函數(shù)根據(jù) N 個(gè)先前值來決定接下來的 N 個(gè)行)
                reuse the result of a select expression in the quot;GROUP BYquot; clause?(在“GROUP BY中重用選擇表達(dá)式的結(jié)果;條款?)
                Does ignore option of Pyspark DataFrameWriter jdbc function ignore entire transaction or just offending rows?(Pyspark DataFrameWriter jdbc 函數(shù)的 ignore 選項(xiàng)是忽略整個(gè)事務(wù)還是只是有問題的行?) - IT屋-程序員軟件開發(fā)技
                Error while using INSERT INTO table ON DUPLICATE KEY, using a for loop array(使用 INSERT INTO table ON DUPLICATE KEY 時(shí)出錯(cuò),使用 for 循環(huán)數(shù)組)
                pyspark mysql jdbc load An error occurred while calling o23.load No suitable driver(pyspark mysql jdbc load 調(diào)用 o23.load 時(shí)發(fā)生錯(cuò)誤 沒有合適的驅(qū)動(dòng)程序)
                How to integrate Apache Spark with MySQL for reading database tables as a spark dataframe?(如何將 Apache Spark 與 MySQL 集成以將數(shù)據(jù)庫表作為 Spark 數(shù)據(jù)幀讀取?)

                  <tfoot id='Ordau'></tfoot>
                  <legend id='Ordau'><style id='Ordau'><dir id='Ordau'><q id='Ordau'></q></dir></style></legend>
                  <i id='Ordau'><tr id='Ordau'><dt id='Ordau'><q id='Ordau'><span id='Ordau'><b id='Ordau'><form id='Ordau'><ins id='Ordau'></ins><ul id='Ordau'></ul><sub id='Ordau'></sub></form><legend id='Ordau'></legend><bdo id='Ordau'><pre id='Ordau'><center id='Ordau'></center></pre></bdo></b><th id='Ordau'></th></span></q></dt></tr></i><div class="7n7vpxh" id='Ordau'><tfoot id='Ordau'></tfoot><dl id='Ordau'><fieldset id='Ordau'></fieldset></dl></div>

                    <tbody id='Ordau'></tbody>
                    <bdo id='Ordau'></bdo><ul id='Ordau'></ul>

                        • <small id='Ordau'></small><noframes id='Ordau'>

                        • 主站蜘蛛池模板: 连栋温室大棚建造厂家-智能玻璃温室-薄膜温室_青州市亿诚农业科技 | 微信聊天记录恢复_手机短信删除怎么恢复_通讯录恢复软件下载-快易数据恢复 | 中式装修设计_室内中式装修_【云臻轩】中式设计机构 | 德国BOSCH电磁阀-德国HERION电磁阀-JOUCOMATIC电磁阀|乾拓百科 | 防腐木批发价格_深圳_惠州_东莞防腐木厂家_森源(深圳)防腐木有限公司 | 定制/定做冲锋衣厂家/公司-订做/订制冲锋衣价格/费用-北京圣达信 | ptc_浴霸_大巴_干衣机_呼吸机_毛巾架_电动车加热器-上海帕克 | 油罐车_加油机_加油卷盘_加油机卷盘_罐车人孔盖_各类球阀_海底阀等车用配件厂家-湖北华特专用设备有限公司 | 实验室隔膜泵-无油防腐蚀隔膜泵-耐腐蚀隔膜真空泵-杭州景程仪器 电杆荷载挠度测试仪-电杆荷载位移-管桩测试仪-北京绿野创能机电设备有限公司 | 自动记录数据电子台秤,记忆储存重量电子桌称,设定时间记录电子秤-昆山巨天 | 臭氧发生器_臭氧消毒机 - 【同林品牌 实力厂家】 | 本安接线盒-本安电路用接线盒-本安分线盒-矿用电话接线盒-JHH生产厂家-宁波龙亿电子科技有限公司 | 智能电表|预付费ic卡水电表|nb智能无线远传载波电表-福建百悦信息科技有限公司 | 不锈钢法兰-碳钢法兰-法兰盘生产加工厂家-[鼎捷峰]-不锈钢法兰-碳钢法兰-法兰盘生产加工厂家-[鼎捷峰] | 旋转/数显粘度计-运动粘度测定仪-上海平轩科学仪器 | 上海地磅秤|电子地上衡|防爆地磅_上海地磅秤厂家–越衡称重 | 变色龙PPT-国内原创PPT模板交易平台 - PPT贰零 - 西安聚讯网络科技有限公司 | 基本型顶空进样器-全自动热脱附解吸仪价格-AutoHS全模式-成都科林分析技术有限公司 | 宝元数控系统|对刀仪厂家|东莞机器人控制系统|东莞安川伺服-【鑫天驰智能科技】 | 济南画室培训-美术高考培训-山东艺霖艺术培训画室 | 至顶网| 户外环保不锈钢垃圾桶_标识标牌制作_园林公园椅厂家_花箱定制-北京汇众环艺 | 高压无油空压机_无油水润滑空压机_水润滑无油螺杆空压机_无油空压机厂家-科普柯超滤(广东)节能科技有限公司 | 筛分机|振动筛分机|气流筛分机|筛分机厂家-新乡市大汉振动机械有限公司 | 热风机_工业热风机生产厂家上海冠顶公司提供专业热风机图片价格实惠 | 手表腕表维修保养鉴定售后服务中心网点 - 名表维修保养 | 塑料托盘厂家直销-吹塑托盘生产厂家-力库塑业【官网】 | 气动|电动调节阀|球阀|蝶阀-自力式调节阀-上海渠工阀门管道工程有限公司 | 管形母线,全绝缘铜管母线厂家-山东佰特电气科技有限公司 | 中央空调温控器_风机盘管温控器_智能_液晶_三速开关面板-中央空调温控器厂家 | 酒吧霸屏软件_酒吧霸屏系统,酒吧微上墙,夜场霸屏软件,酒吧点歌软件,酒吧互动游戏,酒吧大屏幕软件系统下载 | 空冷器|空气冷却器|空水冷却器-无锡赛迪森机械有限公司[官网] | 天津仓储物流-天津电商云仓-天津云仓一件代发-博程云仓官网 | 永嘉县奥阳陶瓷阀门有限公司 | 郑州爱婴幼师学校_专业幼师培训_托育师培训_幼儿教育培训学校 | 不锈钢水箱厂家,不锈钢保温水箱-山东桑特供水设备 | 北京网站建设-企业网站建设-建站公司-做网站-北京良言多米网络公司 | 【直乐】河北石家庄脊柱侧弯医院_治疗椎间盘突出哪家医院好_骨科脊柱外科专业医院_治疗抽动症/关节病骨伤权威医院|排行-直乐矫形中医医院 | 板框压滤机-隔膜压滤机-厢式压滤机生产厂家-禹州市君工机械设备有限公司 | 超声波焊接机,振动摩擦焊接机,激光塑料焊接机,超声波焊接模具工装-德召尼克(常州)焊接科技有限公司 | 电主轴-高速精密电主轴-高速电机厂家-瑞德沃斯品牌有限公司 |