Kafka实时数据同步

目录

1 概述

2 捕获Oracle数据到Kafka

2.1 数据捕获设置

2.2 数据发布设置

2.3 捕获到发布数据流映射

2.4 查看任务执行日志

3 订阅Kafka数据到ClickHouse

3.1 数据订阅设置

3.2 数据加载设置

3.3 订阅到加载数据流映射​编辑

3.4 查看任务执行日志

4 校验数据一致性


1 概述

BeeDI支持实时捕获业务系统变化数据并将其发步到Kafka,也支持从Kafka订阅实时数据并写入数仓或大数据平台。

BeeDI支持Oracle、DB2、SQL Server、MySQL、达梦等交易数据库实时数据捕获(日志解析),支持SAP Hana、GreenPlum、ClickHouse、Hbase、Hive等分析数据库批量数据写入。

2 捕获Oracle数据到Kafka

2.1 数据捕获设置

2.2 数据发布设置

2.3 捕获到发布数据流映射

2.4 查看任务执行日志

3 订阅Kafka数据到ClickHouse

3.1 数据订阅设置

3.2 数据加载设置

3.3 订阅到加载数据流映射

3.4 查看任务执行日志

4 校验数据一致性

智能网联汽车的安全员高级考试涉及多个方面的专业知识,包括但不限于自动驾驶技术原理、车辆传感器融合、网络安全防护以及法律法规等内容。以下是针对该主题的一些核心知识点解析: ### 关于智能网联车安全员高级考试的核心内容 #### 1. 自动驾驶分级标准 国际自动机工程师学会(SAE International)定义了六个级别的自动驾驶等级,从L0到L5[^1]。其中,L3及以上级别需要安全员具备更高的应急处理能力。 #### 2. 车辆感知系统的组成与功能 智能网联车通常配备多种传感器,如激光雷达、毫米波雷达、摄像头超声波传感器等。这些设备协同工作以实现环境感知、障碍物检测等功能[^2]。 #### 3. 数据通信与网络安全 智能网联车依赖V2X(Vehicle-to-Everything)技术进行数据交换,在此过程中需防范潜在的网络攻击风险,例如中间人攻击或恶意软件入侵[^3]。 #### 4. 法律法规要求 不同国家地区对于无人驾驶测试及运营有着严格的规定,考生应熟悉当地交通法典中有关自动化驾驶部分的具体条款[^4]。 ```python # 示例代码:模拟简单决策逻辑 def decide_action(sensor_data): if sensor_data['obstacle'] and not sensor_data['emergency']: return 'slow_down' elif sensor_data['pedestrian_crossing']: return 'stop_and_yield' else: return 'continue_driving' example_input = {'obstacle': True, 'emergency': False, 'pedestrian_crossing': False} action = decide_action(example_input) print(f"Action to take: {action}") ``` 需要注意的是,“橙点同学”作为特定平台上的学习资源名称,并不提供官方认证的标准答案集;建议通过正规渠道获取教材并参加培训课程来准备此类资格认证考试。
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