Flink 维表

最新推荐文章于 2025-02-21 15:06:08 发布
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分类专栏： Flink 文章标签： flink
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博客聚焦Flink SQL功能解密，着重介绍维表JOIN与异步优化，涉及阿里云Flink实时数据维表相关内容，为信息技术领域中大数据处理提供参考。

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Flink 时态维度表 Join 与缓存机制实战
晴天彩虹雨的博客
04-27 580
/ 每5分钟异步拉取最新数据更新本地缓存 env.addSource(new RefreshUserInfoSource()) .addSink(new UpdateUserInfoCacheSink());RefreshUserInfoSource：拉取外部 MySQL / Redis 等数据源UpdateUserInfoCacheSink：更新本地缓存问题最佳实践维度表小且更新频繁广播 Join + 定时刷新维度表中等规模Async I/O Join（加超时重试）维度表超大且变化频繁。
Flink实例（五十七）：维表join（一）Apache Flink 维表关联实战
微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者
01-23 704
声明：本系列博客是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。 《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》 1Join 的概念 2 Streaming SQL Join Flink DataStream Join ......
Apache Flink 维表关联实战.pdf
08-18
Apache Flink 维表关联实战.pd
flink实时生产维度表
huobumingbai1234的博客
10-07 1185
十一之前写了个实时的维表，flink-sql实现的，技术上并不难，之前没写过，还是踩了一些坑的，特此总结下 一、需求背景 1、离线有个用户的维度表，需要搬到流上面，大概是1000万的存量数据，上游来自8个mysql表 2、可用的组件有kafka，flink，hbase，redis 3、8个表每个变更都需要下发一条完整的记录到kafka 二、任务思路 1、首先要想好写几个Hbase维表，业务上主键要想清楚，这是每次关联都需要的，比如，这个用户维度表主键是用户id，但是可能还会有身份证id啥的做关联
Flink 四 动态表
文报的博客
03-29 2456
    这一章说一下Flink动态表的概念。阿里的一篇文章，可以先看看会对动态表有一个模糊的概念。动态表就是一个根据流在动态变化的表。从阿里的例子可以看出，当一个表Stream发生改变的时候，就会引起Keyed Table这张表的一个动态变化，表Stream是一个无法撤回的表，Stream表是只能不停增加的一张表，但是Keyed Table 会根据Stream中数据的增长的变化来修改自己count...
Flink维表Join
GavinKai
11-05 3996
衡量指标 总体来讲，关联维表有三个基础的方式：实时数据库查找关联（Per-Record Reference Data Lookup）、预加载维表关联（Pre-Loading of Reference Data）和维表变更日志关联（Reference Data Change Stream），而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（不过为了简单性这里不讨论同时应用多种优化的实现方式）。对于不同的关联方式，我们可以从以下 7 个关键指标来衡量（每个指标的得分将以 1-..
Flink 维表 Join 实践|附四种方式的源码
大数据星球-浪尖
04-29 812
常见的维表Join方式有四种：预加载维表热存储维表广播维表Temporal table function join下面分别使用这四种方式来实现一个join的需求，这个需求是：一个主流中数据...
基于flink维表join优化浅述
最新发布
Dataligen的博客
02-21 1133
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。
Flink实例（五十八）：维表join（二）Flink维表Join实践
微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者
01-23 1173
声明：本系列博客是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。 《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》 常见的维表Join方式有四种： 预加载维表 热存储维表 广播维表 Temporal table function join 下面分别使用这四种方式来实现一个join的需求，这个需求是：一个主流中数据是用户信息，字段包括用户姓名、城市id；维表是城市数据，字段包括城市ID、城市名称。要求用户表与城市表关联，输出为：用户名称、城市ID、城市名称。 用户表表结构如下： 字段名 数
flink读取MySQL维表_flink维表关联系列之Redis维表关联：实时查询
weixin_34193479的博客
02-07 907
在做维表关联如果要求低延时，即维表数据的变更能够被立刻感知到，所以就要求在查询时没有缓存策略，直接查询数据库维表信息。本篇以实时查询redis为例，要求redis 客户端支持异步查询，可以使用io.lettuce包，支持redis不同模式：单点模式、sentinel模式、集群模式，需要在pom中引入：io.lettucelettuce-core5.0.5.RELEASEio.nettynetty-...
Flink 维表关联方案
猫猫爱吃小鱼粮
01-03 2671
Flink 维表关联方案
基于开源的flink对其实时sql进行扩展；主要实现了流与维表的join
08-08
基于开源的flink，对其实时sql进行扩展；主要实现了流与维表的join
Flink SQL 功能解密系列 —— 维表 JOIN 与异步优化
weixin_33744141的博客
02-08 3362
引子 流计算中一个常见的需求就是为数据流补齐字段。因为数据采集端采集到的数据往往比较有限，在做数据分析之前，就要先将所需的维度信息补全。比如采集到的交易日志中只记录了商品 id，但是在做业务时需要根据店铺维度或者行业纬度进行聚合，这就需要先将交易日志与商品维表进行关联，补全所需的维度信息。这里所说的维表与数据仓库中的概念类似，是维度属性的集合，比如商品维...
Flink 实时维度表join达到实时配置更新的几种方式总结
百看不如一RUN
11-08 3596
1、ETL背景 在我们日常工作中，经常会有一些实时的需求，这些需求往往都是一些拉宽的需求，为了给实时数仓来进行OLAP对来进行Ad-hoc查询，但是我们工作中一些维度表的数据是会发生变化的，可能是缓慢变化维度，那么这个时候就需要进行flink连接其他数据源来进行查询，那么这个时候我们肯定可以想到就是来一条查一次，这个是肯定可以做到的，但是在大数据场景下，我们是不是会觉得有点慢呢，我们是否有更好的解决方案，就像我写代码的时候 有时候就会思考有没有更好的解决方案，但是针对于要进行交付给用户，所以我们并没有那么多
中电金信：技术实践｜Flink维度表关联方案解析
zhongdianjinxin的博客
03-15 1360
实时lookup数据库关联的特点是实现简单，但数据库压力较大，无法支撑大数据量的维度数据查询，并且在查询时只能根据当时的维度表数据查询，如果事实表数据重放或延迟，查询结果的正确性无法得到保证，且多次查询结果可能不一致。广播维度表方案是将维度表数据用流的方式接入Flink Job 程序，并将维度表数据进行广播，再与事件流数据进行关联，此种方式可以及时获取维度表的数据变更，但因数据保存在内存中，因此支持的维度表数据量较小。每条事实表数据都会根据关联键，到存储维度表的数据库中查询一次。
Flink Mysql维表join Kafka数据流
03-27 945
Flink Mysql维表join Kafka数据流
flink维表关联系列之Redis维表关联：实时查询
雾岛与鲸的博客
09-16 1528
在做维表关联如果要求低延时，即维表数据的变更能够被立刻感知到，所以就要求在查询时没有缓存策略，直接查询数据库维表信息。 本篇以实时查询redis为例，要求redis 客户端支持异步查询，可以使用io.lettuce包，支持redis不同模式：单点模式、sentinel模式、集群模式，需要在pom中引入： <dependency> <groupId>io.lettuce</groupId> <artifactId>lettuce-core</artif
10.Flink实时项目之订单维度表关联
Player_001的博客
03-31 3696
在上一篇中，我们已经把订单和订单明细表join完，本文将关联订单的其他维度数据，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，所以我们在查询hbase维度数据的基础上做一些优化及封装。
【flink番外篇】15、Flink维表实战之6种实现方式-通过Temporal table实现维表数据join
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alanchanchn的专栏
01-16 5万+
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datastream api用法、四大基石等内容。3、Flik Table API和SQL基础系列 本部分介绍Flink Table Api和SQL的基本用法，比如Table API和SQL创建库、表用法、查询、窗口函数、catalog等等内容。4、Flik
flink维表Join
01-14
### Flink 维表 Join 使用方法 #### 实现原理概述 在 Apache Flink 流处理环境中，维表关联（Lookup Join）用于将流入的数据流与预先存在的维度表格相结合。这种技术能够增强事件数据的信息量，使得分析更加全面和精确[^1]。 #### 主要实现方式 为了完成这一操作，通常有两种主要的方法： - **基于缓存的方式**：通过继承 `RichMapFunction` 类，在其 `open()` 方法内加载整个或部分维表至内存中；随后每当有新记录到达时便可以在映射函数(`map()`)里快速查找并匹配相应的条目[^3]。 - **异步 I/O 方式**：当接收到每一条输入消息之后再发起对外部数据库(如MySQL, HBase)查询请求获取最新的维表信息。这种方式可以保持较低的资源占用率但可能带来较高的延迟成本[^2]。 #### 示例代码展示 下面给出一段简单的 Java 代码片段作为演示，该例子展示了如何利用 `AsyncDataStream.unorderedWait()` 函数来进行异步维表连接: ```java import org.apache.flink.api.common.functions.AsyncFunction; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.types.Row; public class AsyncDimTableJoinExample { public static void main(String[] args) throws Exception { final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DataStream<Row> streamSource = ...; // 定义你的Kafka或者其他源头 // 对来自 Kafka 的每一行执行异步调用来获得对应的维表字段值 DataStream<Row> resultStream = AsyncDataStream.unorderedWait( streamSource, new DimTableLookupFunction(), 60L, TimeUnit.SECONDS, 100); resultStream.print(); env.execute("Flink Async Lookup Join Example"); } } // 自定义异步查找逻辑 class DimTableLookupFunction implements AsyncFunction<Row, Row> { @Override public void asyncInvoke(Row inputRecord, ResultFuture<Row> out) throws Exception { String keyField = (String)inputRecord.getField(0); // 基于keyField向外部DB查询对应维表记录... Row dimTableRow = queryDimensionTable(keyField); if(dimTableRow != null){ Row enrichedRecord = combine(inputRecord,dimTableRow); out.complete(Collections.singleton(enrichedRecord)); }else{ out.complete(Arrays.asList()); } } } ``` 此段程序首先创建了一个名为 `env` 的执行环境实例，并从中派生出一个由特定源产生的数据流对象 `streamSource`. 接着应用了 `unorderedWait` 来启动异步等待过程——对于每一个传入的消息都会触发一次对自定义类 `DimTableLookupFunction` 所代表的操作流程. 在这个过程中，实际发生的动作就是针对给定键值去访问外部存储系统检索相关联的额外属性，最后把两者组合成一个新的复合型结构返回给下游消费者继续后续处理步骤.
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