flink mysql binlog

时间: 2023-07-12 19:04:51 浏览: 25
您的问题不太明确，请问您需要了解关于Flink和MySQL Binlog的整合吗？如果是的话，我可以为您提供一些简单的介绍。 Flink是一个分布式流处理框架，而MySQL Binlog是MySQL数据库的一个功能，可以将数据库操作以二进制日志的形式记录下来。通过整合Flink和MySQL Binlog，我们可以实现实时的数据同步和处理。 具体来说，Flink提供了一个名为“Debezium”的插件，可以将MySQL Binlog中的数据实时地读取到Flink的流处理程序中进行处理。通过这种方式，我们可以实现实时的数据同步、数据清洗、数据分析等业务需求。 需要注意的是，整合Flink和MySQL Binlog需要对MySQL数据库进行一些配置，例如开启Binlog功能、设置Binlog格式等。同时，也需要对Flink进行一些配置，例如配置Debezium插件、设置数据源等。 希望以上信息能够对您有所帮助。如果您有更具体的问题或需求，也欢迎随时向我提问。
相关问题

flink cdc获取mysql binlog

Flink CDC 是一个用于从MySQL binlog中获取数据变动的工具。通过引入Flink CDC的jar包，并编写一个main方法，我们可以实现从指定位置拉取消息的功能。具体而言，可以使用.startupOptions(StartupOptions.specificOffset("mysql-bin.000013", 1260))这句代码来指定binlog日志的位置开始读取数据。 需要注意的是，Flink CDC 1.4.0版本支持使用specificOffset方式指定binlog日志的位置开始读取数据，而新版本测试还未支持该功能。 Java是一种全球排名第一的编程语言，在大数据平台中广泛使用，主要包括Hadoop、Spark、Flink等工具，这些工具都是使用Java或Scala开发的。因此，使用Java编写Flink CDC的代码可以很好地与大数据生态系统进行集成，实现对MySQL binlog的获取。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [FlinkCdc从Mysql指定的binlog日志offsetPos位置开始读取数据](https://blog.csdn.net/shy_snow/article/details/122879590)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [Java + 数组 + 初始化](https://download.csdn.net/download/weixin_51202460/88254379)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

flink 订阅binlog

Flink 可以通过 Flink CDC (Change Data Capture) 或者使用自定义的源连接器来订阅 Binlog。 对于 Flink CDC，它提供了一个针对 MySQL、PostgreSQL 和 Oracle 等数据库的插件，可以实时捕获数据库中的变化，并将其作为数据流输入到 Flink 中进行处理。你可以使用 Flink CDC 的 MySQL 或 PostgreSQL 插件来订阅 Binlog，然后将变化的数据作为源流传递给 Flink 作业。 另一种方式是使用自定义的源连接器。你可以编写一个自定义的 Flink 数据源，通过连接到 MySQL 数据库，并使用 Binlog 监听器来实时获取 Binlog 数据，并将其发送到 Flink 中进行处理。 无论你选择哪种方式，订阅 Binlog 都需要一些配置和代码编写。你需要指定数据库连接信息、Binlog 的位置和偏移量等参数，并编写相应的逻辑来解析和处理 Binlog 数据。具体实现细节可以参考 Flink 官方文档以及相关示例代码。

相关推荐

rar

mysqlbinlog

mysqlbinlog
jar

flink mysql cdc 2.3 编译版本兼容flink1.4.x

只兼容mysql
jar

Flink CDC MySQL同步MySQL（一）

jdbc

flink cdc mysql hive

Flink CDC是一种用于将MySQL数据同步到Hive的工具。要实现这个过程，需要分为两个步骤。第一步是将MySQL数据同步到Kafka，可以使用MySQL的binlog来实现数据的实时同步到Kafka。第二步是将Kafka中的数据同步到Hive，可以使用Flink SQL来进行数据的流转和处理。 在具体实施过程中，你可以按照以下步骤操作： 1. 启动Flink SQL客户端，使用以下命令进入Flink SQL命令行： bin/sql-client.sh embedded -s flink-cdc-hive 2. 在Flink SQL中创建一个表，使用connector='upsert-kafka'指定连接器为Kafka，并配置相关的参数，如Kafka的服务器地址、topic等。例如： CREATE TABLE product_view_mysql_kafka_parser( id int, user_id int, product_id int, server_id int, duration int, times string, time timestamp ) WITH ( 'connector' = 'kafka', 'topic' = 'flink-cdc-kafka', 'properties.bootstrap.servers' = 'kafka-001:9092', 'scan.startup.mode' = 'earliest-offset', 'format' = 'json' ); 3. 在Hive中创建一个目标表来接收数据，可以使用Hive的语法来定义表结构和存储格式。 4. 使用Flink的CDC功能将Kafka中的数据流转到Hive中的目标表。 这样，你就可以通过Flink CDC将MySQL的数据同步到Hive中了。更详细的信息可以参考官方文档。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [flink-cdc实时增量同步mysql数据到hive](https://blog.csdn.net/ddxygq/article/details/126889752)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

flink cdc读取mysql

要使用Flink CDC读取MySQL，您需要按照以下步骤进行操作： 1. 首先，您需要从Flink CDC的GitHub发布页面下载最新的jar包flink-sql-connector-mysql-cdc-2.0.2.jar。 2. 接下来，进入Flink的bin目录，并执行./start-cluster.sh命令启动Flink测试环境。 3. 在Flink SQL中读取MySQL数据，您需要执行以下步骤： - 进入Flink的bin目录，并执行./sql-client.sh命令启动Flink SQL。 - 在Flink SQL中创建一个表，例如，可以使用以下命令创建名为mysql_binlog的表： CREATE TABLE mysql_binlog ( id INT NOT NULL, name STRING, description STRING, weight DECIMAL(10,3), PRIMARY KEY(id) NOT ENFORCED ) WITH ( 'connector' = 'mysql-cdc', 'hostname' = '192.168.0.200', 'port' = '3306', 'username' = 'root', 'password' = 'passwd', 'database-name' = 'demo', 'table-name' = 'products' ); 这将使用Flink CDC连接器创建一个名为mysql_binlog的表，其中包含了与MySQL数据库中的demo.products表相对应的列和设置。您可以根据实际情况修改连接器的配置参数。 以上是使用Flink CDC读取MySQL的步骤。通过执行这些步骤，您可以在Flink中使用CDC功能来读取MySQL数据。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Flink CDC读取MySQL的例子](https://blog.csdn.net/chrisy521/article/details/121377441)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

flink cdc mysql到es

要使用Flink CDC将MySQL数据同步到Elasticsearch（ES），你需要进行以下配置： 1. 在Flink的Source端配置中，使用MySQL CDC connector来读取MySQL中的数据。提供数据库的IP地址、端口、用户名、密码以及要同步的数据库和数据表名称。例如： 'connector' = 'mysql-cdc', 'hostname' = 'xx.xx.xx.xx', 'port' = '3306', 'username' = 'root', 'password' = 'xxxxxxxxxxxxxx', 'database-name' = 'xxxx', 'table-name' = 'xxxx' 2. 在MySQL实例中的参数设置中，确保binlog_format的值为ROW，并且binlog_row_image的值为FULL。这是为了保证MySQL以行级别的方式记录binlog，并且记录完整的行数据。 3. 使用Flink来进行数据同步，你可以在Flink集群中搭建一个作业，将MySQL中的数据抓取并写入到ES中。根据你提供的信息，你可以使用Flink CDC作为数据源，将MySQL中的数据读取出来，然后使用Elasticsearch Sink将数据写入ES中。具体的操作请参考Flink官方文档或者相关的教程。 总结起来，使用Flink CDC连接器将MySQL数据同步到Elasticsearch需要配置Flink的Source端参数，确保MySQL实例的参数设置正确，并使用Flink进行数据抓取和写入操作。通过这样的配置和操作，你可以将MySQL中的数据同步到ES中，以便进行搜索和查询操作。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [最佳实践：MySQL CDC 同步数据到 ES](https://blog.csdn.net/cloudbigdata/article/details/125437835)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [使用Flink CDC将Mysql中的数据实时同步到ES](https://blog.csdn.net/lhcnicholas/article/details/129854091)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

flink cdc同步mysql注意事项

在使用Flink CDC同步MySQL时，需要注意以下几点： 1. 需要下载并放置flink-sql-connector-mysql-cdc-2.0.0.jar文件到<FLINK_HOME>/lib/目录下。 2. 在创建MySQL的源表时，需要指定'connector'='mysql-cdc'，并且设置相关参数，如'hostname'、'port'、'username'、'password'、'database-name'、'table-name'、'server-id'等。 3. FlinkCDC会根据字段名映射MySQL的源表，字段可以不一一对应。 4. 在使用Flink CDC同步MySQL时，需要确保MySQL的binlog格式为ROW格式。 5. 在使用Flink CDC同步MySQL时，需要确保MySQL的binlog日志开启了binlog_row_image选项。 6. 在使用Flink CDC同步MySQL时，需要确保MySQL的binlog日志开启了binlog_checksum选项。 7. 在使用Flink CDC同步MySQL时，需要确保MySQL的binlog日志开启了binlog_format选项，并且设置为ROW格式。 8. 在使用Flink CDC同步MySQL时，需要确保MySQL的binlog日志开启了binlog_row_metadata选项。

flink cdc 实时同步mysql

数据库变化的实现原理是什么？ ChitGPT小助手回答： Flink CDC可以通过连接MySQL数据库的binlog日志，捕获MySQL表中的变更数据并将其转化为Flink数据流，从而实现数据库变更的实时同步。具体的实现原理是Flink CDC通过OpenReplicator技术读取MySQL的binlog日志，并解析出其中的变更数据，然后将这些数据转化为Flink数据流进行处理和计算。这样，应用程序就可以实时地读取到MySQL数据库的变更数据，并进行相应的处理和响应。

flink cdc 支持mysql 5.5么

很抱歉，Flink CDC 不支持 MySQL 5.5 版本。Flink CDC 支持的 MySQL 版本范围是 5.6.x 到 8.0.x。这是因为 Flink CDC 是基于 MySQL 的 binlog 实现的，而 MySQL 5.5 版本的 binlog 不支持 Flink CDC 所需的一些特性。 如果你想使用 Flink CDC 同步 MySQL 5.5 版本的数据，可以考虑将 MySQL 升级到支持的版本，或者使用其他的数据同步工具。

flink-connector-mysql-cdc

flink-connector-mysql-cdc是一个用于连接Flink和MySQL Change Data Capture（CDC）的jar包。您可以通过访问https://mvnrepository.com/artifact/com.alibaba.ververica/flink-connector-mysql-cdc/下载这个jar包，并将其复制到Flink安装位置的lib目录中。 在使用flink-connector-mysql-cdc之前，您需要启动Flink SQL Client，并执行以下SQL语句： CREATE TABLE mysql_binlog ( id INT NOT NULL, name STRING, age INT ) WITH ( 'connector' = 'mysql-cdc', 'hostname' = 'localhost', 'port' = '3306', 'username' = 'root', 'password' = '123456', 'database-name' = 'demo', 'table-name' = 'student' ); CREATE TABLE sink_table ( id INT NOT NULL, name STRING, age INT ) WITH ( 'connector' = 'print' ); INSERT INTO sink_table SELECT id, name, age FROM mysql_binlog; 这些SQL语句会创建名为mysql_binlog的表，并将其与MySQL的binlog进行连接。同时，它还会创建名为sink_table的目标表，用于接收来自mysql_binlog表的数据，并使用print连接器将数据打印出来。 如果您需要更详细地了解Flink CDC的配置，您可以参考一篇名为《Flink CDC》的文章。在该文章中，您可以深入了解CDC的配置和MySQL如何启用binlog功能。

如何操作flink cdc 实时同步mysql

Flink CDC 是 Flink 社区针对 MySQL 数据库实现的一种 Change Data Capture（数据变更捕捉）解决方案。它可以将 MySQL 的 binlog 转化为 Flink 的 DataStream，从而实现实时同步 MySQL 数据库的功能。 下面是操作步骤： 1. 首先，需要在 MySQL 数据库中开启 binlog，以便 Flink CDC 可以通过 binlog 实现数据的实时同步。在 MySQL 的配置文件 my.cnf 中添加以下配置： [mysqld] log-bin=mysql-bin binlog-format=ROW server_id=1 2. 在 Flink 中添加 flink-connector-mysql 依赖。可以通过 Maven 或 Gradle 将其添加到项目中。 3. 在 Flink 代码中编写 CDC 任务。以下是一个简单的示例： java StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); // 创建 MySQL Source DebeziumSourceFunction<String> sourceFunction = MySQLSource.<String>builder() .hostname("localhost") .port(3306) .username("root") .password("root") .databaseList("test") .tableList("test.user") .deserializer(new StringDeserializer()) .build(); // 添加 Source DataStream<String> stream = env.addSource(sourceFunction); // 打印输出 stream.print(); // 执行任务 env.execute("Flink CDC Task"); 在上面的示例中，我们创建了一个 MySQL Source，指定了 MySQL 数据库的连接信息、要同步的数据库和表，以及数据反序列化器。然后，我们将 Source 添加到 Flink 中，并通过 print() 方法将数据输出到控制台。最后，我们执行 Flink 任务。 4. 运行 Flink 任务。运行前，需要确保 MySQL 数据库已经开启 binlog，并且 Flink 代码中的连接信息正确。 以上就是操作 Flink CDC 实时同步 MySQL 的基本步骤。当然，实际情况可能更加复杂，需要根据具体场景进行调整。

flink cdc 读取不到mysql 数据

要使用Flink CDC读取MySQL数据，需要确保以下几点： 1. 首先，你需要在MySQL数据库中开启binlog。这可以通过在MySQL配置文件中设置相关参数来实现。 2. 确保你已经正确地配置了Flink CDC连接器。你可以参考Flink CDC官方文档中关于MySQL CDC的说明（https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors/blob/master/docs/content/connectors/mysql-cdc.md）来配置连接器。 3. 确保你已经正确地配置了Flink CDC连接器的相关参数，例如数据库连接信息、表名等。 4. 如果你仍然无法读取MySQL数据，可以检查一下数据库连接是否正常，以及Flink CDC连接器的日志是否有错误信息。 总结起来，要使用Flink CDC读取MySQL数据，你需要开启MySQL的binlog，并正确配置Flink CDC连接器。如果还有问题，可以检查数据库连接和连接器配置，并查看日志来定位问题所在。

flinkcdc binlog

Flink CDC（Change Data Capture）是一种用于实时数据同步和流式处理的工具，用于捕获和传递数据库中的变更。它可以将数据库中的变更以事件流的形式输出，以便将其集成到流式处理框架如Apache Flink中进行实时分析和处理。 Binlog是MySQL数据库的二进制日志，其中记录了数据库中的所有变更操作，如插入、更新、删除等。Flink CDC可以通过解析和采集MySQL的binlog日志来实时捕获数据库中的变更，并将其转化为事件流进行处理。 使用Flink CDC进行binlog数据的实时处理，可以实现以下功能： - 实时捕获数据库变更，并将其转化为流式数据进行处理。 - 将数据库中的变更以事件流的形式输出给Flink作业进行实时分析和计算。 - 支持数据的过滤、转换和聚合等操作，以满足不同业务需求。 - 支持容错机制，保证数据的可靠传输和处理。 通过Flink CDC和binlog，你可以实现基于数据库变更的实时数据处理和分析，并结合Flink强大的流式计算能力，构建出高效、可扩展的实时数据处理系统。

flink cdc kafka

Flink CDC（Change Data Capture）是基于 Apache Flink 的一个功能模块，用于实时捕获数据源的变化并将其传输到下游系统。常用的下游系统包括Kafka、Hive、HBase等。其中，Flink CDC与Kafka的结合应用比较广泛，可以通过Flink CDC将数据源（如MySQL、Oracle等数据库）的变化实时同步到Kafka中，从而支持更多的数据处理和分析场景。 具体而言，Flink CDC通过监听数据库的binlog（MySQL）或WAL（PostgreSQL）日志来捕获数据的变化，然后将变化的数据封装成Kafka消息并发送到Kafka集群中。同时，Flink CDC还支持将变化的数据存储到其他下游系统，如Hive、HBase等。 总的来说，Flink CDC与Kafka结合应用可以帮助用户实现实时数据同步、数据分析等功能，提高数据处理效率和数据处理质量。

flink 数据流增量

引用\[1\]:离线还原MySQL数据经过上述步骤，即可将Binlog日志记录写入到HDFS的对应的分区中，接下来就需要根据增量的数据和存量的数据还原最新的数据。Hive 表保存在 HDFS 上，该文件系统不支持修改，因此我们需要一些额外工作来写入数据变更。常用的方式包括：JOIN、Hive 事务、或改用 HBase、kudu。如昨日的存量数据code_city,今日增量的数据为code_city_delta，可以通过 FULL OUTER JOIN，将存量和增量数据合并成一张最新的数据表，并作为明天的存量数据： 。 引用\[2\]:本文主要从Binlog流式采集和基于Binlog的ODS数据还原两方面，介绍了通过Flink实现实时的ETL，此外还可以将binlog日志写入kudu、HBase等支持事务操作的NoSQL中，这样就可以省去数据表还原的步骤。本文是《基于Canal与Flink实现数据实时增量同步》的第二篇，关于canal解析Binlog日志写入kafka的实现步骤，参见《基于Canal与Flink实现数据实时增量同步一》。。 引用\[3\]:首先，采用Flink负责把Kafka上的Binlog数据拉取到HDFS上。然后，对每张ODS表，首先需要一次性制作快照(Snapshot)，把MySQL里的存量数据读取到Hive上，这一过程底层采用直连MySQL去Select数据的方式，可以使用Sqoop进行一次性全量导入。最后，对每张ODS表，每天基于存量数据和当天增量产生的Binlog做Merge，从而还原出业务数据。Binlog是流式产生的，通过对Binlog的实时采集，把部分数据处理需求由每天一次的批处理分摊到实时流上。无论从性能上还是对MySQL的访问压力上，都会有明显地改善。Binlog本身记录了数据变更的类型(Insert/Update/Delete)，通过一些语义方面的处理，完全能够做到精准的数据还原。 。 回答: 在Flink中实现数据流增量的过程可以通过以下步骤来完成。首先，使用Flink将Kafka上的Binlog数据拉取到HDFS上。然后，对每张ODS表，需要先制作一次性快照(Snapshot)，将MySQL中的存量数据读取到Hive上，可以使用Sqoop进行一次性全量导入。最后，对每张ODS表，每天基于存量数据和当天增量产生的Binlog进行Merge，从而还原出业务数据。通过实时采集Binlog，将部分数据处理需求从每天一次的批处理转移到实时流上，从而改善性能和对MySQL的访问压力。Binlog本身记录了数据变更的类型(Insert/Update/Delete)，通过一些语义方面的处理，可以实现精准的数据还原。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [基于Canal与Flink实现数据实时增量同步(二)](https://blog.csdn.net/weixin_39791225/article/details/113939521)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

flink cdc 的工作原理

Flink CDC（Change Data Capture）是Flink的一个功能模块，用于从数据源（如数据库）中捕获变化，并将变化的数据以流的形式传输到Flink的DataStream中进行处理。下面是Flink CDC的工作原理： 1. 数据源连接： Flink CDC首先与数据源建立连接，通常是与关系型数据库进行连接。它会监控数据库的日志或者使用特定的协议与数据库进行交互，以便实时捕获数据源中的变化。 2. 变更日志解析： 一旦与数据源建立连接，Flink CDC会解析数据源的变更日志（如MySQL的binlog），识别出插入（INSERT）、更新（UPDATE）、删除（DELETE）等操作，并提取出变更前后的数据。 3. 变更数据传输： 解析出的变更数据将被转换为Flink的DataStream，并通过网络传输到Flink集群中。这些数据以流的形式被持续地传输到Flink任务中进行处理。 4. 数据处理： 在Flink任务中，开发人员可以定义特定的数据处理逻辑，对捕获到的变更数据进行实时处理和分析。可以使用Flink提供的各种算子和函数来实现转换、聚合、过滤等操作。 5. 结果输出： 处理后的结果可以根据需要输出到不同的目标，如文件系统、消息队列、数据库等。Flink提供了各种输出连接器和Sink函数，可以将结果输出到不同的存储或服务中。 总结： Flink CDC通过与数据源建立连接，捕获数据源的变化，并将变更数据以流的形式传输到Flink任务中进行实时处理和分析。它利用数据源的变更日志或者特定的协议来实现数据捕获，然后将捕获到的数据转换为Flink的DataStream进行处理。这样可以实现对数据源变化的实时感知和实时处理。

flinkcdc读取mysqlbinglog展示数据

为了使用Flink CDC读取MySQL binlog并展示数据，你需要按照以下步骤进行操作： 1. 确保你已经安装了Flink和MySQL，并且已经开启了MySQL的binlog功能。 2. 在Flink中使用Debezium库来连接MySQL数据库并读取binlog。你可以使用以下代码片段来创建一个Flink的CDC作业： StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.setParallelism(1); Properties props = new Properties(); props.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.setProperty("group.id", "test"); FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>("test", new SimpleStringSchema(), props); DataStream<String> stream = env.addSource(consumer); stream.print(); env.execute(); 3. 将上述代码中的"test"替换为你要读取的MySQL数据库的名称。 4. 运行上述代码，Flink将连接到MySQL数据库并开始读取binlog。你可以在控制台上看到输出的数据。 5. 如果你想将数据写入到其他地方，例如Kafka或HDFS，你可以使用Flink的Sink功能来实现。

最新推荐

Android 开发视频播放器源码代码逻辑清晰.zip

Android 开发视频播放器源码代码逻辑清晰

基于at89c51单片机的-智能开关设计毕业论文设计.doc

基于at89c51单片机的-智能开关设计毕业论文设计.doc

"蒙彼利埃大学与CNRS联合开发细胞内穿透载体用于靶向catphepsin D抑制剂"

由蒙彼利埃大学提供用于靶向catphepsin D抑制剂的细胞内穿透载体的开发在和CNRS研究单位- UMR 5247（马克斯·穆塞隆生物分子研究专长：分子工程由Clément Sanchez提供于2016年5月26日在评审团面前进行了辩护让·吉隆波尔多大学ARNA实验室CNRS- INSERM教授报告员塞巴斯蒂安·帕波特教授，CNRS-普瓦捷大学普瓦捷介质和材料化学研究所报告员帕斯卡尔·拉斯特洛教授，CNRS-审查员让·马丁内斯蒙彼利埃大学Max Mousseron生物分子研究所CNRS教授审查员文森特·利索夫斯基蒙彼利埃大学Max Mousseron生物分子研究所CNRS教授论文主任让-弗朗索瓦·赫尔南德斯CNRS研究总监-蒙彼利埃大学Max Mousseron生物分子研究论文共同主任由蒙彼利埃大学提供用于靶向catphepsin D抑制剂的细胞内穿透载体的开发在和CNRS研究单位- UMR 5247（马克斯·穆塞隆生物分子研究专长：分子工程由Clément Sanchez提供�

设计一个程序有一个字符串包含n个字符 写一个函数 将此字符串中从第m个字符开始的全部字符复制成为另一个字符串 用指针c语言

以下是用指针实现将字符串中从第m个字符开始的全部字符复制成为另一个字符串的C语言程序： ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> void copyString(char *a, char *b, int n, int m); int main() { int n, m; char *a, *b; printf("请输入字符串长度n："); scanf("%d", &n); a = (char*)malloc(n * sizeof(char)); b =

基于C#多机联合绘图软件的实现-毕业设计论文.doc

基于C#多机联合绘图软件的实现-毕业设计论文.doc

4G车载网络中无线电资源的智能管理

4G车载网络中无线电资源的智能管理汽车网络从4G到5G的5G智能无线电资源管理巴黎萨克雷大学博士论文第580号博士学院博士专业：网络、信息与通信研究单位：巴黎萨克雷大学，UVSQ，LI PARAD，78180，法国伊夫林省圣昆廷参考：凡尔赛大学-伊夫林省圣昆廷论文于11月30日在巴黎萨克雷发表并答辩2021年，由玛丽亚姆·阿卢奇·马迪陪审团组成Pascal Lorenz总裁上阿尔萨斯大学大学教授Mohamed Yacine Ghamri-Doudane拉罗谢尔大学报告员和审查员教授Rami Langar报告员和审查员马恩河谷大学Oyunchimeg SHAGDARVEDECOM研发（HDR）团队负责人审查员论文方向Samir TOHME博士生导师巴黎萨克雷大学名誉教授UVSQ/LI- PARADKALLEL KHEMIRI共同监督巴黎萨克雷UVSQ/大卫Guy Pujolle受邀索邦大学Tara Yahiya邀请巴黎萨克雷大学/LISN高级讲师（HDR）博士论文NNT：2021UPASG061谢谢你首先，我要感谢我的论文导师M.萨米�

mysql建表是的约束

在MySQL中，可以通过约束来保证表中数据的完整性和一致性。常见的约束有主键约束、唯一约束、非空约束和外键约束等。下面是MySQL建表时的约束介绍： 1. 主键约束：主键是一种特殊的唯一约束，它能够唯一确定一张表中的一条记录。在MySQL中，可以通过以下两种方式添加主键约束： ①在创建表时添加主键约束： ```mysql CREATE TABLE user ( id INT PRIMARY KEY, # 添加主键约束 name VARCHAR(20), age INT ); ``` ②在创建表后添加主键约束： ```mysql ALTER TABLE use

XX畜牧有限公司信息化项目实施方案.doc

XX畜牧有限公司信息化项目实施方案.doc

DOCT或AT：工程与计算机科学博士学位的域特定语言解决物联网系统的假数据注入攻击

这是由DOCT或AT从E't公关E'P ARE'在弗朗什-孔德E'大学第37章第一次见面工程与微技术科学计算机科学博士学位[美]马修·B·里兰德著在工业环境中使用域特定语言解决物联网系统中的假数据注入攻击在Conte e xte indust r iel中使用e'di '语言解决通过向物联网系统注入虚假捐赠进行的攻击2021年5月28日，在贝桑举行的评审团会议上：BOUQUETFABRICEProfesseuraThe'se总监GUIOT YOHann来自Flowbird集团的审查员LETRAONYVESProa'Uni v ersiteLEGEARDBRUNOProfesseura'PARISSISIOANNISProfesseura'Uni v ersit e' de Greno b le AlpesNX X X一个已知的基因首先，我想感谢我的直接和我的心的E 谢谢也是一个所有成员GeLeaD和SARCoS团队，让我有在一个大的设备中享受研究的乐趣。我感谢YvesLeTraon和IoanisPa rissi s，他们同意重读这篇文章，并成为它的作者。我感谢B runoLegeard和YohannGuiot在本文件的辩护期间接受并成为xaminators。感谢

data:{ "id": "序", "feeding_age": "日龄(天)", "feeding_total_feeding": "日总饲喂量(L)", "feeding_up": "早占比(%)", "remark": "备注", }微信小程序中怎么去掉data中的id

可以使用Python中的字典操作来去掉data中的id。具体方法如下所示： ```python data = { "id": "序", "feeding_age": "日龄(天)", "feeding_total_feeding": "日总饲喂量(L)", "feeding_up": "早占比(%)", "remark": "备注", } data.pop("id") # 删除id键值对 print(data) # 输出：{'feeding_age': '日龄(天)', 'feeding_total_feeding': '日总饲喂量(L)', 'fe