ksql

I have one steam and a table in KSQL as mentioned below: Stream name: DEAL_STREAM Table name: EXPENSE_TABLE When I run the below queries it displays only columns from the stream but no table columns are being displays. Is this the expected output. If not am I doing something wrong? SELECT TD.EXPENSE_CODE, TD.BRANCH_CODE, TE.EXPENSE_DESC FROM DEAL_STREAM TD LEFT JOIN EXPENSE_TABLE TE ON TD.EXPENSE_CODE = TE.EXPENSE_CODE WHERE TD.EXPENSE_CODE LIKE '%NL%' AND TD.BRANCH_CODE LIKE '%AM%'; An output of the query is as shown below. NL8232@#0 | AM | null NL0232@#0 | AM | null NL6232@!0 | AM | null

Stream : describe ammas; Field | Type ------------------------------------- ROWTIME | BIGINT (system) ROWKEY | VARCHAR(STRING) (system) ID | INTEGER ------------------------------------- For runtime statistics and query details run: DESCRIBE EXTENDED <Stream,Table>; Table-01 : ksql> show tables; Table Name | Kafka Topic | Format | Windowed ------------------------------------------------- ANNAT | anna | DELIMITED | false APPAT | appa | DELIMITED | false ------------------------------------------------- Trying to Join stream vs. table-01 is working as expected. Create stream finalstream as

HTAP是近些年来比较火的一个概念，本文将聊聊HTAP的前世今生及技术特点。 一、数据应用类别 根据数据的使用特征，可简单做如下划分。在选择技术平台之前，我们需要做好这样的定位。 1.1 OLTP 联机事务处理OLTP（On-Line Transaction Processing） OLTP是事件驱动、面向应用的，也称为面向交易的处理过程。其基本特征是前台接收的用户数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果，是对用户操作的快速响应。例如银行类、电子商务类的交易系统就是典型的OLTP系统。 OLTP具备以下特点： 直接面向应用，数据在系统中产生。 基于交易的处理系统。 每次交易牵涉的数据量很小；对响应时间要求非常高。 用户数量非常庞大，其用户是操作人员，并发度很高。 数据库的各种操作主要基于索引进行。 以SQL作为交互载体。 总体数据量相对较小。 1.2 OLAP 联机实时分析OLAP（On-Line Analytical Processing） OLAP是面向数据分析的，也称为面向信息分析处理过程。它使分析人员能够迅速、一致、交互地从各个方面观察信息，以达到深入理解数据的目的。其特征是应对海量数据，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果，例如数据仓库是其典型的OLAP系统。 OLAP具备以下特点： 本身不产生数据

Kafka连接器 是Apache Kafka®的一部分，提供数据存储与Kafka之间的流式集成。对于数据工程师来说，只需要使用JSON格式配置文件即可。目前已经有很多数据存储的连接器，仅举几例来说，包括 JDBC ， Elasticsearch ， IBM MQ ， S3 和 BigQuery 。 对于开发者，Kafka连接器有丰富的 API ，如有必要，可以 开发 自己的连接器。此外它还具有用于配置和管理连接器的 REST API 。 Kafka连接器本身是模块化的，提供了非常强大的满足集成需求的方法，部分关键组件包括： 连接器：定义了一组如何与数据存储集成的JAR文件； 转换器：处理数据的序列化和反序列化； 变换：传输过程中的消息处理（可选）。 围绕Kafka连接器，常见的错误或者误解之一是数据的序列化，这是Kafka连接器通过转换器进行处理的，下面会介绍它们的工作机制，并说明一些常见问题如何处理。 Kafka消息只是字节 Kafka消息是按照主题进行组织的。每条消息都是一个键/值对，不过Kafka就需要这些。当数据在Kafka中存储时都只是字节，这使得Kafka可以适用于各种场景，但这也意味着开发者有责任决定如何对数据进行序列化。 在配置Kafka连接器时，标准步骤的关键之一是序列化格式，要确保主题的读取方和写入方使用相同的序列化格式，否则会出现混乱和错误！ 常见的格式有很多

STEP 1: Run the producer to create sample data ./bin/kafka-avro-console-producer \ --broker-list localhost:9092 --topic stream-test-topic \ --property schema.registry.url=http://localhost:8081 \ --property value.schema='{"type":"record","name":"dealRecord","fields":[{"name":"DEAL_ID","type":"string"},{"name":"DEAL_EXPENSE_CODE","type":"string"},{"name":"DEAL_BRANCH","type":"string"}]}' Sample Data : {"DEAL_ID":"deal002", "DEAL_EXPENSE_CODE":"EXP002", "DEAL_BRANCH":"AMSTERDAM"} {"DEAL_ID":"deal003", "DEAL_EXPENSE_CODE":"EXP003", "DEAL_BRANCH":"AMSTERDAM"} {"DEAL_ID":"deal004", "DEAL_EXPENSE

在现实业务中，Kafka经常会遇到的一个集成场景就是，从数据库获取数据，因为关系数据库是一个非常丰富的事件源。数据库中的现有数据以及对该数据的任何更改都可以流式传输到Kafka主题中，在这里这些事件可用于驱动应用，也可以流式传输到其它数据存储（比如搜索引擎或者缓存）用于分析等。 实现这个需求有很多种做法，但是在本文中，会聚焦其中的一个解决方案，即Kafka连接器中的JDBC连接器，讲述如何进行配置，以及一些问题排查的技巧，至于更多的细节，请参见Kafka的文档。 介绍 Kafka连接器中的JDBC连接器包含在Confluent Platform中，也可以与Confluent Hub分开安装。它可以作为源端从数据库提取数据到Kafka，也可以作为接收端从一个Kafka主题中将数据推送到数据库。几乎所有关系数据库都提供JDBC驱动，包括Oracle、Microsoft SQL Server、DB2、MySQL和Postgres。 下面将从最简单的Kafka连接器配置开始，然后进行构建。本文中的示例是从MySQL数据库中提取数据，该数据库有两个模式，每个模式都有几张表： mysql> SELECT table_schema, table_name FROM INFORMATION_SCHEMA.tables WHERE TABLE_SCHEMA != 'information