-- 引入FlinkCDC相关的jar包
ADD JAR /path/to/flink-connector-postgresql-cdc-jar;
ADD JAR /path/to/debezium-connector-postgres-jar;
ADD JAR /path/to/debezium-core-jar;
ADD JAR /path/to/debezium-debezium-engine-jar;
ADD JAR /path/to/debezium-heartbeat-jar;
ADD JAR /path/to/debezium-vfs-jar;
ADD JAR /path/to/flink-json-jar;
 
-- 定义PostgreSQL的表结构映射
CREATE TABLE pg_source (
  id INT,
  name STRING,
  count INT,
  event_type STRING,
  log_pos INT,
  db CHAR,
  table STRING,
  ts TIMESTAMP(3)
) WITH (
  'connector' = 'postgres-cdc',
  'hostname' = 'your-db-host',
  'port' = '5432',
  'username' = 'your-username',
  'password' = 'your-password',
  'database-name' = 'your-db-name',
  'schema-name' = 'your-schema-name',
  'table-name' = 'your-table-name'
);
 
-- 定义Flink的sink表，例如写入到另一个Kafka Topic
CREATE TABLE kafka_sink (
  id INT,
  name STRING,
  count INT,
  event_type STRING,
  log_pos INT,
  db CHAR,
  table STRING,
  ts TIMESTAMP(3)
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = 'your-kafka-topic',
  'properties.bootstrap.servers' = 'kafka-broker:9092',
  'format' = 'json'
);
 
-- 将PostgreSQL的数据实时写入到Kafka
INSERT INTO kafka_sink
SELECT * FROM pg_source;

这个示例代码展示了如何使用Flink CDC连接器来实时监控PostgreSQL数据库的变更，并将变更日志实时写入到Kafka。在这个例子中，我们定义了两个表，一个是PostgreSQL的数据表pg\_source，另一个是Flink的输出表kafka\_sink。然后我们使用INSERT INTO语句将pg\_source表的数据实时写入到kafka\_sink表，即Kafka中。这个过程是完全实时的，不需要任何批处理作业，这是Flink CDC的一个主要优势。

from django.contrib.auth import update_session_auth_hash
from django.contrib.auth.forms import PasswordChangeForm
from django.shortcuts import render, redirect
from django.contrib.auth.decorators import login_required
 
@login_required
def change_password(request):
    if request.method == 'POST':
        form = PasswordChangeForm(data=request.POST, user=request.user)
        if form.is_valid():
            form.save()
            update_session_auth_hash(request, form.user)  # 更新session认证哈希
            return redirect('password_reset_done')
    else:
        form = PasswordChangeForm(user=request.user)
    return render(request, 'registration/change_password.html', {'form': form})
 
# 假设有一个密码重置完成的模板 'password_reset_done.html'

这段代码实现了用户密码修改的功能，首先检查请求方法是否为POST，如果是则实例化PasswordChangeForm，并将当前用户传入。如果表单有效，则保存更改并更新session认证哈希。如果请求方法不是POST或表单不是有效的，则渲染一个新的PasswordChangeForm供用户填写。

Hadoop单节点模式安装简化了安装过程，通常用于测试或开发环境。以下是在Ubuntu系统上进行Hadoop单节点模式安装的步骤和示例配置：

1. 安装Java

sudo apt update
sudo apt install default-jdk

2. 配置环境变量

echo "export JAVA_HOME=$(readlink -f /usr/bin/java | sed 's:/bin/java::')" | sudo tee -a /etc/profile
source /etc/profile

3. 下载并解压Hadoop

wget https://downloads.apache.org/hadoop/common/hadoop-3.2.2/hadoop-3.2.2.tar.gz
tar -xzf hadoop-3.2.2.tar.gz
sudo mv hadoop-3.2.2 /usr/local/hadoop

4. 配置Hadoop环境变量

echo "export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop" | sudo tee -a /etc/profile
echo "export PATH=\$PATH:\$HADOOP_HOME/bin:\$HADOOP_HOME/sbin" | sudo tee -a /etc/profile
source /etc/profile

5. 配置Hadoop单节点模式

   编辑/usr/local/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh，设置JAVA_HOME：

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/default-java

编辑/usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml，添加：

<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://localhost:9000</value>
    </property>
</configuration>

编辑/usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml，添加：

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
</configuration>

6. 格式化HDFS

hdfs namenode -format

7. 启动NameNode和DataNode

hadoop-daemon.sh start namenode
hadoop-daemon.sh start datanode

完成以上步骤后，Hadoop单节点模式应该已经成功安装并运行。可以通过运行Hadoop自带的示例程序来验证安装：

hadoop jar /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.2.jar wordcount /usr/local/hadoop/etc/hadoop /output

要基于PostgreSQL搭建传统数据仓库，你需要遵循以下步骤：

1. 环境准备：确保PostgreSQL已安装并运行。
2. 数据模型设计：设计数据仓库的实体关系模型（ERD）。
3. 数据清洗：根据需求处理源数据，清洗数据质量问题。
4. 数据仓库建模：创建维度表和事实表。
5. 数据加载：将数据从操作型数据库加载到数据仓库。
6. 数据集成：如果有多个数据源，实现数据集成。
7. 数据转换：执行必要的转换，比如聚合、分组和维度增强。
8. 数据安全性和访问控制：设置数据访问权限。
9. 性能优化：优化查询性能。
10. 元数据管理：跟踪数据仓库中的数据。

以下是一个简单的示例代码，演示如何在PostgreSQL中创建一个简单的维度表和事实表：

-- 创建一个简单的维度表
CREATE TABLE dimension_example (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    category VARCHAR(255) NOT NULL
);
 
-- 创建一个事实表
CREATE TABLE fact_example (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    dimension_id INT NOT NULL,
    amount DECIMAL(10, 2) NOT NULL,
    FOREIGN KEY (dimension_id) REFERENCES dimension_example(id)
);

这只是一个基本框架，根据实际需求，你可能需要更复杂的数据仓库架构，包括数据仓库、维度数据仓库、数据集市等。在实际应用中，还需要考虑数据更新、ETL作业调度、安全性和监控等方面。

Oracle数据库的整体架构主要包括物理结构和逻辑结构两个部分。

物理结构主要指的是Oracle数据库在操作系统中的文件结构，主要包括数据文件、日志文件、控制文件、参数文件和归档日志文件等。

• 数据文件：存储数据库数据的文件。
• 日志文件：记录数据库更改的文件，包括重做日志文件和归档日志文件。
• 控制文件：记录数据库的物理结构信息，包括数据文件和日志文件的位置和状态。
• 参数文件：定义数据库的配置参数，如内存大小、进程数量等。
• 归档日志文件：在归档模式下，记录所有更改的文件。

逻辑结构主要指的是Oracle数据库的分层逻辑设计，包括表空间、段、区和块等。

• 表空间：是数据库的逻辑划分，包含一组相关的数据和索引。
• 段：是特定类型的数据库对象，如表或索引。
• 区：是为数据预分配的一组连续的数据块。
• 块：是Oracle数据库I/O的最小单位，通常为8KB。

以下是一个简单的SQL查询，用于查看Oracle数据库的逻辑结构信息：

SELECT tablespace_name,
       file_id,
       file_name,
       round(bytes / (1024 * 1024), 2) total_space_MB
FROM   dba_data_files
ORDER  BY tablespace_name;

这个查询展示了数据库中所有表空间对应的数据文件名称和大小。通过这样的查询，数据库管理员可以了解数据库的物理和逻辑结构。

在Java中，要实现从MySQL数据库中的geometry数据类型到PostgreSQL中的操作，并使用ST_AsEWKT和ST_GeomFromEWKT函数进行坐标数据的转换，你需要使用JDBC来执行SQL语句。以下是一个简化的例子：

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
 
public class GeometryConversionExample {
    public static void main(String[] args) {
        // MySQL连接信息
        String mysqlUrl = "jdbc:mysql://localhost:3306/your_database";
        String mysqlUser = "your_username";
        String mysqlPassword = "your_password";
 
        // PostgreSQL连接信息
        String pgUrl = "jdbc:postgresql://localhost:5432/your_database";
        String pgUser = "your_username";
        String pgPassword = "your_password";
 
        // 从MySQL中获取geometry数据并转换为PostgreSQL的EWKT格式
        String queryMySQL = "SELECT ST_AsEWKT(your_geometry_column) FROM your_mysql_table WHERE your_conditions";
 
        // 将EWKT格式的数据插入到PostgreSQL中
        String queryPostgreSQL = "INSERT INTO your_postgresql_table (your_geometry_column) VALUES (ST_GeomFromEWKT(?))";
 
        try (Connection connMySQL = DriverManager.getConnection(mysqlUrl, mysqlUser, mysqlPassword);
             Connection connPostgreSQL = DriverManager.getConnection(pgUrl, pgUser, pgPassword);
             PreparedStatement pstmtMySQL = connMySQL.prepareStatement(queryMySQL);
             PreparedStatement pstmtPostgreSQL = connPostgreSQL.prepareStatement(queryPostgreSQL)) {
 
            // 从MySQL获取结果
            ResultSet rs = pstmtMySQL.executeQuery();
            while (rs.next()) {
                // 获取EWKT格式的数据
                String ewkt = rs.getString(1);
 
                // 设置EWKT到PostgreSQL的插入语句中
                pstmtPostgreSQL.setString(1, ewkt);
 
                // 执行插入操作
                pstmtPostgreSQL.executeUpdate();
            }
 
            System.out.println("转换完成");
 
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

确保你已经添加了对应数据库驱动的依赖到你的项目中，并且替换了示例代码中的数据库连接信息和查询语句以适应你的具体情况。这个例子假设你已经有了对应的数据库表和列，并且它们都支持geometry类型的数据。

在PostgreSQL中，可以使用to_char函数来定制日期和时间的输出风格。如果你想要按照一定的顺序输出日期和时间的各个部分，可以使用date_order参数。

例如，假设你想按照年月日时分秒的顺序输出当前的日期和时间，可以使用以下SQL语句：

SELECT to_char(NOW(), 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AS formatted_datetime;

如果你想要自定义输出的顺序，可以使用date_order参数，例如，先输出时分秒，然后是年月日：

SELECT to_char(NOW(), 'HH24:MI:SS YYYY-MM-DD') AS formatted_datetime;

这将按照“时分秒 年-月-日”的格式输出当前的日期和时间。

请注意，date_order参数的值是一个字符串，其中的每个字符代表一个日期和时间组件的排序权重。通常，你可以使用标准的日期和时间组件作为date_order的值，例如YYYY, MM, DD, HH24, MI, 和 SS。如果你想要对日期和时间进行更复杂的排序，可以使用相应的组件字符。

在Navicat中执行循环插入数据的SQL语句，可以使用PL/pgSQL的匿名代码块或者使用FOR循环。以下是一个使用FOR循环在PostgreSQL中循环插入数据的例子：

DO
$$
DECLARE
    i INTEGER;
BEGIN
    FOR i IN 1..100 LOOP -- 循环100次，可以根据需要调整
        INSERT INTO your_table_name(column1, column2, ...) -- 替换为你的表名和列名
        VALUES('value1', 'value2', ...); -- 替换为你想插入的值
    END LOOP;
END
$$
LANGUAGE plpgsql;

确保将your_table_name替换为你的表名，column1, column2, ...替换为你的列名，value1, value2, ...替换为你想要插入的值。

在Navicat中执行这段代码，它会创建一个匿名的函数并执行它，完成循环插入数据的操作。

在Oracle中进行递归查询通常使用START WITH... CONNECT BY子句。以下是一个示例，假设我们有一个名为nodes的表，它有两个字段id和parent_id，其中parent_id表示每个节点的父节点。

SELECT id, parent_id
FROM nodes
START WITH parent_id IS NULL -- 定义递归的起点（即没有父节点的节点）
CONNECT BY PRIOR id = parent_id; -- 定义递归的方向（每个节点都是上一个节点的父节点）

如果你想获取从根节点到叶子节点的路径，可以使用SYS_CONNECT_BY_PATH函数：

SELECT id, parent_id, SYS_CONNECT_BY_PATH(id, '/') AS path
FROM nodes
START WITH parent_id IS NULL
CONNECT BY PRIOR id = parent_id;

如果你想获取所有子节点和对应的父节点，可以使用类似的方法，但是需要调整START WITH条件来定位特定的父节点。例如，如果你想获取特定父节点parent_id = 10的所有子节点，可以这样做：

SELECT id, parent_id
FROM nodes
START WITH parent_id = 10
CONNECT BY PRIOR id = parent_id;

这将返回id为10的节点的所有直接和间接子节点。

在Django后台管理中导出Excel格式的数据，可以使用django-import-export这个第三方应用。以下是如何设置和使用的步骤：

1. 安装django-import-export：

pip install django-import-export

2. 在你的Django应用中的admin.py文件中添加import_export_action装饰器到你的ModelAdmin类：

from import_export import resources
from import_export.admin import ImportExportModelAdmin
from import_export.fields import Field
from .models import YourModel
 
class YourModelResource(resources.ModelResource):
    id = Field()
    class Meta:
        model = YourModel
        fields = ('id', 'field1', 'field2', ...)
 
class YourModelAdmin(ImportExportModelAdmin):
    resource_class = YourModelResource
 
admin.site.register(YourModel, YourModelAdmin)

3. 确保你的Django应用已经添加到INSTALLED_APPS设置中。
4. 运行Django项目，并且登录到后台管理界面，你将会看到每个注册的模型下面都有"导出到Excel"的按钮。

这样就可以通过点击后台管理界面中的按钮来导出数据到Excel格式。你可以导出整个查询集或者选择特定记录导出。