Flink Lookup Join：实现维表关联的测试代码示例

最新推荐文章于 2025-03-18 09:16:15 发布
最新推荐文章于 2025-03-18 09:16:15 发布
阅读量340 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： flink python 算法 编程
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/YOLO_CODE/article/details/132822573
编程 专栏收录该内容
502 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了如何使用Apache Flink实现维表关联，提供了一个Java API的测试代码示例，展示了如何将流数据与外部维表数据进行关联，以丰富流数据内容。维表关联在实时数据处理和流式计算中广泛应用。

Flink Lookup Join：实现维表关联的测试代码示例

维表关联（Lookup Join）是一种在流处理中常用的技术，它允许将流数据与外部维表数据进行关联，以丰富流数据的内容。Apache Flink是一个流处理引擎，提供了强大的维表关联功能。在本文中，我们将介绍如何使用Flink实现维表关联，并提供一个测试代码示例。

在维表关联中，通常有一个流数据集作为主数据集，以及一个外部存储的维表数据集。维表数据集通常是较小的数据集，而主数据集则是持续不断产生的流数据。维表关联的目标是将流数据集中的每个事件与维表数据集进行关联，以获取额外的信息。

在Flink中，维表关联可以通过使用BroadcastProcessFunction函数来实现。下面是一个使用Flink的Java API编写的示例代码：

import org.apache.flink.api.common.functions
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
大数据Flink（九十）：Lookup Join（维表 Join）
Lansonli（蓝深李）的博客
09-26 3110
Lookup Join 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：Lookup Join 实现与示例代码
Laurence的技术博客
03-21 1441
本文要演示的是：在流上关联一张外部表（例如 MySQL 数据库中的一张维表），用于丰富流上的数据，实际上，这正是最普遍的 ”维表 Join“ 的实现方式。通过这种方式和外部维表关联时，依然能关联到最新变化的维度数据，所以才说这是 ”维表 Join“。Lookup Join 与 《Flink Temporal Join 示例演示 (2)：Temporal Table DDL + 处理时间》一文演示情形是很相似的，但不同之处在于：这里的维表是通过 JDBC 方式连接的，而文章中的 Temporal Join 方
Flink Lookup Join（维表 Join）
别这么骄傲
11-19 1510
Lookup Join 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的Look Up Join详解
weixin_50227709的博客
03-18 2386
- 定义主流订单表（从 Kafka/Socket 等）) WITH ('connector' = 'kafka', -- 示例，这里仅做说明-- 定义 MySQL 维表) WITH ('lookup.cache.max-rows' = '5000', -- 启用缓存，最多缓存 5000 条'lookup.cache.ttl' = '60s', -- 缓存条目的 TTL 为 60 秒'lookup.max-retries' = '3' -- 遇到网络或其他错误时最多重试 3 次。
从Flink LookupJoin 入门 Flink Rule
zstraw的博客
03-03 7141
网上有一系列关于 Flink SQL、Calcite 的高大上的文章，看完却无法上手开发。 本文主要从 Flink 的 JOIN 基础开始，带新手走通 LookupJoin 的流程，教你自行 Debug，通过熟悉中间的 Rule 后，读者可以上手做一些自定义的修改或开发自己的 Rule。
FlinkSql-LookUpJoin
qq_20671779的博客
07-27 1051
LookUpJoin
维表关联代码实现
chbxw
03-22 712
1.4、维表关联代码实现 维度关联实际上就是在流中查询存储在 hbase 中的数据表。但是即使通过主键的方式查询，hbase 速度的查询也是不及流之间的 join。外部数据源的查询常常是流式计算的性能瓶颈，所以咱们再这个基础上还有进行一定的优化。 1.4.1、先实现基本的维度查询功能 封装 Phoenix 查询的工具类 PhoenixUtil 封装查询维度的工具类 DimUtil（直接查询 Phoenix） ...
flink sql lookup join学习demo
weixin_43861104的博客
11-10 853
flink sql lookup join小案例学习
基于flink维表join优化浅述
Dataligen的博客
02-21 1340
在实际工作场景中，数据流处理往往需要与相关的维度数据进行关联操作。根据不同的业务场景和需求，合理选择相应的缓存策略至关重要，以确保数据处理的效率和准确性。
大数据必懂知识点：万字长文看懂Flink各种Join
大模型大数据攻城狮的专栏
10-31 1162
在探讨Flink的Join操作之前，我们需要理解其在整个系统架构中的核心地位。，它使开发者能够灵活地整合来自多个数据源的信息，从而实现更高级的数据分析和业务逻辑。Flink支持多种Join类型，包括等，每种类型都有其特定的应用场景和优势。这些多样化的Join选项使得Flink能够在处理各种复杂的实时数据流问题时表现出色，如等。通过巧妙运用这些Join操作，开发者可以构建出高效、精确的流处理应用程序，充分发挥Flink在大数据处理领域的强大能力。
一文聊透 Flink 的 Temporal Join
Laurence的技术博客
03-25 2575
Flink的Temporal Join以及Temporal Table （时态表）关系密切，在知识结构上有点混乱，可能是历史原因造成的。本文希望把所有与 Temporal Join 相关的概念进行一次统一梳理，用更规范的知识结构把 Flink 的 Temporal Join 介绍清楚，包括：以 Temporal Table DDL 方式实现基于事件时间的 Temporal Join;以 Temporal Table DDL 方式实现基于处理时间的 Temporal Join;以 Temporal Table
大数据（9h）FlinkSQL之Lookup Join
ArYe
11-29 8710
ttl FOR SYSTEM_TIME AS OF Processing Time Temporal Join lookup join lookup cache Flink查询缓存 lookup.cache.max-rows lookup.cache.ttl
Flink Lookup Join问题及优化
qq_34125992的博客
06-21 1315
一般用local cache优化性能问题。
flink sql 知其所以然（十五）：改了改源码，实现了个 batch lookup join（附源码）
qq_34608620的博客
12-05 2917
看了那么多的技术文，你能明白作者想让你在读完文章后学到什么吗？大数据羊说的文章会让你明白
flink二开，实现了batch lookup join（附源码）
Direction_Wind的博客
02-20 1539
本文转载自：大数据羊说的一篇公众号文章，这里只做学习用，没有任何盈利行为。
FlinkSql-Temporal Joins-Lookup Join
weixin_38251332的博客
11-27 1761
在 Flink SQL 中，Temporal Joins 是一种常见的数据关联操作，特别适用于处理包含时间维度的数据。Lookup Join 是 Temporal Joins 的一种类型，它允许将流数据与维表数据进行关联。当您有一个实时的流数据流，并且需要与维表进行关联，以获取维度信息时，Lookup Join 是一个很有用的工具。例如，在电商领域，您可以将实时的订单流与商品维表进行关联，以获取商品的详细信息，如名称、价格、类别等。
Flink LookupJoin攒批查询
shirukai
05-16 1765
使用Lookup Join进行维表关联时，流表数据需要实时与维表数据进行关联。使用Cache会导致数据关联不准确，不使用Cache会造成数据库服务压力。攒批查询是指攒够一定批数量的数据，相同的查询Key只查询一次，从而减少查询次数。对短时间Key重复率比较高的场景有不错的性能提升。
Flink Lookup Join的工作原理、性能优化和应用场景
大模型大数据攻城狮的专栏
09-26 1535
目录 1 Flink Lookup Join的工作原理 1.1 数据流处理与维表关联 1.2 键值对查询 1.3 数据时效性与准确性 2 Flink Lookup Join的实现方法 2.1 SQL语句编写 2.2 系统架构与数据流 3 Flink Lookup Join的性能优化 3.1 数据存储与索引 3.2 连接算法优化 3.3 资源配置与调优 4 Flink Lookup Join的应用场景 4.1 用户行为分析 4.2 交易数据增强 4.3 实时报表生成 1 F
谈一谈Flinksql的Join和Lookupjoin的区别
weixin_64261178的博客
07-12 2151
在实时数仓中，通过动态查询、内存优化、高效处理大规模数据以及灵活的数据源连接，能够更好地满足实时性要求和资源利用效率，因此被更广泛地应用在实时数仓中使用普通JOIN会面临内存消耗大、延迟高、扩展性差、数据倾斜、动态数据处理困难以及难以与外部系统集成等问题。这些缺点使得普通JOIN难以满足实时数仓对于低延迟、高性能和灵活性的要求。因此，实时数仓更倾向于使用来解决这些问题。
flink lookup join
最新发布
06-07
在 Flink SQL 中，可以通过定义一个外部表并将其作为维表参与 Join 操作来实现 Lookup Join[^3]。例如，假设需要将 Kafka 流中的数据与 MySQL 中的维表进行关联，可以按照以下步骤操作： ```sql -- 定义 Kafka 表...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值