1.表结构

CREATE TABLE ke_metrics(

`cluster` varchar(500),

`broker` varchar(500),

`type` varchar(500),

`key` varchar(500),

`value` varchar(500),

`timespan` varchar(500),

`tm` varchar(500));

 

CREATE TABLE ke_users(

rtxno varchar(500),

username varchar(500),

password varchar(500),

email varchar(500),

realname varchar(500));

 

CREATE TABLE ke_alarm(

`cluster` varchar(500),

`group` varchar(500),

`topic` varchar(500),

`lag` varchar(500),

`owner` varchar(500),

`created` varchar(500),

`modify` varchar(500));

 

CREATE TABLE ke_clusters(

`type` varchar(500),

`cluster` varchar(500),

`server` varchar(500),

`owner` varchar(500),

`created` varchar(500),

`modify` varchar(500));

 

CREATE TABLE ke_lag(

`cluster` varchar(500),

`group` varchar(500),

`topic` varchar(500),

`lag` varchar(500),

`timespan` varchar(500),

`tm` varchar(500));

 

CREATE TABLE ke_resources(

name varchar(500),

url varchar(500),

parent_id varchar(500));

 

CREATE TABLE ke_role_resource(

role_id varchar(500),

resource_id varchar(500));

 

CREATE TABLE ke_user_role(

user_id varchar(500),

role_id varchar(500));

2.数据

INSERT INTO `ke_users` VALUES ('123', 'admin', '123456', '123', '132', '123');

# mysql # sql # 数据库 # kafka
Logo
Kafka开源项目指南

Kafka开源项目指南提供详尽教程，助开发者掌握其架构、配置和使用，实现高效数据流管理和实时处理。它高性能、可扩展，适合日志收集和实时数据处理，通过持久化保障数据安全，是企业大数据生态系统的核心。

更多推荐

Kafka入门（一） 概述、部署与API的简单使用

Kafka概述、部署与API的简单使用

avatar Kafka开源项目指南

基于canal和kafka同步，实现binlog同步ElasticSearch

文章目录前言elasticsearch 安装canal安装canal-adapter 安装及配置mysql 安装zk及kafaka安装查看效果注意事项前言中间件版本elasticsearch7.5.2canal1.1.4client-adapter1.1.5-alpha-1zookeeper3.4.13kafka2.6.0mysql5.7.31elasticsearch 安装{"settings"

avatar Kafka开源项目指南

基于 Iceberg 的湖仓一体架构在 B 站的实践

背景在B站，每天都有PB级的数据注入到大数据平台，经过离线或实时的ETL建模后，提供给下游的分析、推荐及预测等场景使用。面对如此大规模的数据，如何高效低成本地满足下游数据的分析需求，一直是我们重点的工作方向。我们之前的数据处理流程基本上是这样的：采集端将客户端埋点、服务端埋点、日志、业务数据库等数据收集到HDFS、Kafka等存储系统中，然后通过Hive、Spark、Fl...

avatar Kafka开源项目指南