Flink系列文章一、Flink专栏Flink专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。2、Flink基础系列本部分介绍Flink的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastreamapi用法、四大基石等内容。3、FlikTableAPI和SQL基础系列本部分介绍FlinkTableApi和SQL的基本用法，比如TableAPI和SQL创建库、表用法、查询、窗口函数、catalog等等内容。4、FlikTableAPI和SQL提高与应用系列本部分是tableapi和sql的应用部分，和实际的生产应
Flink系列文章一、Flink专栏Flink专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。2、Flink基础系列本部分介绍Flink的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastreamapi用法、四大基石等内容。3、FlikTableAPI和SQL基础系列本部分介绍FlinkTableApi和SQL的基本用法，比如TableAPI和SQL创建库、表用法、查询、窗口函数、catalog等等内容。4、FlikTableAPI和SQL提高与应用系列本部分是tableapi和sql的应用部分，和实际的生产应
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文章目录LookupJoin（维表Join）LookupJoin（维表Join）LookupJoin定义（支持Batch\Streaming）：LookupJoin其实就是维表Join，比如拿离线数仓来说，常常会有用户画像，设备画像等数据，而对应到实时数仓场景中，这种实时获取外部缓存的Join就叫做维表Join。
Flink系列文章一、Flink专栏Flink专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。2、Flink基础系列本部分介绍Flink的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastreamapi用法、四大基石等内容。3、FlikTableAPI和SQL基础系列本部分介绍FlinkTableApi和SQL的基本用法，比如TableAPI和SQL创建库、表用法、查询、窗口函数、catalog等等内容。4、FlikTableAPI和SQL提高与应用系列本部分是tableapi和sql的应用部分，和实际的生产应
Flink维表关联方案1、FlinkDataStream关联维表1）概述1.分类实时数据库查找关联（Per-RecordReferenceDataLookup）预加载维表关联（Pre-LoadingofReferenceData）维表变更日志关联（ReferenceDataChangeStream）根据实现上的优化可以衍生出多种关联方式，且这些优化还可以灵活组合产生不同效果。2.衡量指标实现简单性:设计是否足够简单，易于迭代和维护。吞吐量:性能是否足够好。维表数据的实时性:维度表的更新是否可以立刻对作业可见。数据库的负载:是否对外部数据库造成较大的负载（负载越低分越高）。内存资源占用:是否需要
在实际生产中，我们经常会有这样的需求，需要以原始数据流作为基础，然后关联大量的外部表来补充一些属性。例如，我们在订单数据中，希望能得到订单收货人所在省的名称，一般来说订单中会记录一个省的ID，那么需要根据ID去查询外部的维度表补充省名称属性。在Flink流式计算中，我们的一些维度属性一般存储在MySQL/HBase/Redis中，这些维表数据存在定时更新，需要我们根据业务进行关联。根据我们业务对维表数据关联的时效性要求，有以下几种解决方案：实时查询维表预加载全量数据LRU缓存其他上述几种关联外部维表的方式几乎涵盖了我们所有的业务场景，下面针对这几种关联维表的方式和特点一一讲解它们的实现方式和注
同事说维表缓存，当缓存项在指定的时间段内没有被读就会被回收，如果被读就会延长ttl时间。如果关联的维表数据变动就会导致无法获取最新维度数据，这种场景必须关闭缓存。在flink1.16之前缓存的创建方式如下：CacheBuilder.newBuilder().expireAfterWrite(cacheExpireMs,TimeUnit.MILLISECONDS).maximumSize(cacheMaxSize).build()flink1.16后缓存增加了参数给用户设置如下：CacheBuilderguavaCacheBuilder=CacheBuilder.newBuilder();if(
当前我们的业务场景，是基于dataStream代码，维表数据量很大，实时性要求很高，所以采用预加载分区维表模式，kafka广播流实时更新配置。主题：调研预加载分区维表模式业务特点：维表配置数据量很大，实时性要求很高当前业务场景介绍：当前Flink基于dataStream代码编写，每个并行度process的open方法加载全量配置数据保存当前瓶颈点：无法应对超大维表。生产环境维表的配置数据量很大，如果每个并行度都去采用全量的配置会消耗很多内存，同时也会很耗时；有可能加载时间会超过checkpoint设置的timeout时间，导致整个Flinkjob都起不来，出现Down的情况。预加载分区维表优点
文章目录一、维表join介绍二、TemporalTableJoin三、维表Join案例3.1、背景3.2、实践3.2.1、维表存储在MySQL中3.2.2、事实数据存在kafka3.2.3、创建MySQL的结果表，表示区域销量3.2.4、用户行为数据与省份维表数据join3.2.5、计算区域的销量，并将计算结果写入MySQL本文基于flink-1.13.6一、维表join介绍维表是数仓中的一个概念，维表中的维度属性是观察数据的角度，在建设离线数仓的时候，通常是将维表与事实表进行关联构建星型模型。在实时数仓中，同样也有维表与事实表的概念，其中事实表通常存储在kafka中，维表通常存储在外部设备中
