flink实战--Temporal Table JOIN

最新推荐文章于 2025-06-25 00:05:51 发布
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分类专栏： Flink学习必读系列 文章标签： Temporal Table JOIN flink 维表join LATERAL join  flink LATERAL 
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/aA518189/article/details/89973390
本文详细介绍了Temporal Table的概念，通过DDL和DML示例阐述其工作原理。接着，讨论了Apache Flink中Temporal Table的实现，特别是如何使用LATERAL TABLE与TemporalTableFunction进行JOIN操作。文章还列举了使用限制和注意事项，并提供了实际案例分析。

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Temporal Table简介

              在ANSI-SQL 2011 中提出了Temporal 的概念，Oracle，SQLServer，DB2等大的数据库厂商也先后实现了这个标准。Temporal Table记录了历史上任何时间点所有的数据改动，Temporal Table是Append Only表上的参数化视图，它把Append Only的表变化解释为表的Changelog，并在特定时间点提供该表的版本（时间版本）。将Applend

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【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
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
一文聊透 Flink 的 Temporal Join
Laurence的技术博客
03-25 2414
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
Flink temporal table join研究
Deepexi_Date的博客
03-07 2700
作者：王东阳 前言 ANSI-SQL 2011 中提出了Temporal 的概念，Oracle，SQLServer，DB2等大的数据库厂商也先后实现了这个标准。Temporal Table记录了历史上任何时间点所有的数据改动，Temporal Table具有普通table的特性，有具体独特的DDL/DML/QUERY语法，时间是其核心属性。历史意味着时间，意味着快照Snapshot。 Apache Flink遵循ANSI-SQL标准，Apache Flink中Temporal Table的概念也源于ANSI
Apache Flink 漫谈系列(11) - Temporal Table JOIN
weixin_33725239的博客
12-15 2062
什么是Temporal Table 在《Apache Flink 漫谈系列 - JOIN LATERAL》中提到了Temporal Table JOIN，本篇就向大家详细介绍什么是Temporal Table JOIN。在ANSI-SQL 2011中提出了Temporal 的概念，Oracle，SQLServer，DB2等大的数据库厂商也先后实现了这个...
Temporal Join，一探究竟
初阳
06-25 620
flink sql的join分为Regular Joins、Interval Joins、Temporal Joins和Lookup Join。尽管官方文档中对上述几种join类型的概念和原理有很好的解释，但针对Temporal Joins仍有以下一些疑惑。带着上述问题，开始尝试从源码中(1.16)获取答案。temporal join两种时间属性的Operator实现类在方法中初始化。ps: 一件事找到正确入口便已成功了30%，那么这个入口是如何找到的？在源码中通过关键字硬硬硬搜出来的……
FlinkSql维表join之Temporal table join
my_power520的博客
07-31 590
FlinkSql维表join之Temporal table join
Apache Flink 漫谈系列(10) - JOIN LATERAL
weixin_34209406的博客
12-02 902
聊什么 上一篇《Apache Flink 漫谈系列 - JOIN算子》我们对最常见的JOIN做了详尽的分析，本篇介绍一个特殊的JOIN，那就是JOIN LATERAL。JOIN LATERAL为什么特殊呢，直观说因为JOIN的右边不是一个实际的物理表，而是一个VIEW或者Table-valued Funciton。如下图所示： 本篇会先介绍传统数据库对...
Flink实战（八十三）：flink-sql使用（十）维表join（五）Flink SQL之维表join之Temporal Table Join
微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者
01-23 3191
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》 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(比如MySQL，HBase)。对于每条流式数据，可以关联一个外部维表数据源，为实时计算提供数据关联查询。维表可能是会不断变化的，在维表JOIN时，需指明这条记录关联维表快
Temporal Table和Temporal Join
06-25 153
已迁移。
Flink SQL之Temporal Joins
marui156的专栏
06-29 2856
时态表是一个随时间演变的表，在Flink中也称为动态表。时态表中的行与一个或多个时态周期相关联，并且所有Flink表都是时态的（动态的）。时态表包含一个或多个版本化的表快照，它可以是跟踪更改的更改历史表（例如数据库更改日志，包含所有快照），也可以是具体化更改的维表（例如包含最新快照的数据库表）。时态表可以分为和。时态join类型。
Flink Temporal Join 系列 (1)：用 Temporal Table DDL 实现基于事件时间的关联
Laurence的技术博客
03-19 748
本文要演示的是：使用 Temporal Table DDL 定义被关联表（维表），然后基于主动关联表（事实表）的“事件时间”去进行Temporal Join（关联时间维度上对应版本的维表数据）。该演示涉及三个要点：被关联的表（维表）是用 Temporal Table DDL 形式定义，必须是一张时态表（版本表）;主动关联的表（事实表）需要定义”事件时间“属性，但并不需要是一张时态表（版本表）;Temporal Join 是使用 Temporal Table DDL + FOR SYSTEM_TIME AS
Apache Flink 漫谈系列(12) - Time Interval(Time-windowed) JOIN ...
weixin_33881050的博客
01-01 478
说什么 JOIN 算子是数据处理的核心算子，前面我们在《Apache Flink 漫谈系列(09) - JOIN 算子》介绍了UnBounded的双流JOIN，在《Apache Flink 漫谈系列(10) - JOIN LATERAL》介绍了单流与UDTF的JOIN操作，在《Apache Flink 漫谈系列(11) - Temporal Table ...
FlinkSQL 中lateral table
别这么骄傲
04-28 3614
LATERAL TABLE 用于在查询中扩展表，并将表值函数的结果与查询的其余部分进行连接（LATERAL TABLE 可以用于将。使用LATERAL TABLE可以在查询中实现更复杂的逻辑，可以在SELECT子句中使用LATERAL TABLE关键字并调用表值函数，来查询所需要的列，得到的结果是：原表select查询的数据+LATERAL TABLE查询结果返回的数据，更加灵活。这是通过在查询的 FROM 子句中使用 LATERAL TABLE 关键字来实现的。作为参数，并返回一个包含地址信息的表。
FlinkSQL使用temporal join关联维表Hive最新分区数据时无法成功匹配的解决方法
2301_79366435的博客
08-14 390
综上所述，当我们在FlinkSQL中使用temporal join关联维表Hive最新分区数据时无法成功匹配时，可以通过手动刷新Hive元数据来解决这个问题。通过使用Flink的HiveCatalog API，我们可以方便地更新最新分区数据，确保关联操作的准确性和实时性。通过上述代码，我们可以获取到Hive表的分区信息，并通过alterPartition方法来更新指定分区的元数据。值得注意的是，为了保证刷新元数据的效率，我们可以使用定时任务或者事件触发的方式来进行刷新操作。希望本文对你有所帮助！
Flink：Temporal Table 的两种实现方式 Temporal Table DDL 和 Temporal Table Function
Laurence的技术博客
03-03 1463
综合官方文档对 Temporal Joins 和 Temporal Table Function 两部分的描述可以梳理出以下重要结论：版本表的官方定义形式只有一种，就是 Temporal Table DDL，参考：声明版本表Temporal Table Function ( 时态表函数 ) 和 Temporal Table DDL 可以实现相同使用效果的时态表，可以说 Temporal Table Function ( 时态表函数 ) 相当于提供了 DDL 之外的另一种版本表的实现方式
Flink SQL --维表join
chbxw
10-27 3554
flink sql 维表join
大数据Flink培训：维表Join/双流Join的方法
weixin_45695430的博客
03-10 1147
一、背景 事实表通常存储在kafka中，维表通常存储在外部设备中(比如MySQL，HBase)。对于每条流式数据，可以关联一个外部维表数据源，为实时计算提供数据关联查询。维表可能是会不断变化的，在维表JOIN时，需指明这条记录关联维表快照的时刻。需要注意是，目前Flink SQL的维表JOIN仅支持对当前时刻维表快照的关联(处理时间语义)，而不支持事实表rowtime所对应的的维表快照。 二、维表Join 预加载维表 将维表全量预加载到内存里去做关联，具体的实现方式就是我们定义一个类，去实现 Ric
Flink：Temporal Table Function（时态表函数）和 Temporal Join
Laurence的技术博客
03-03 931
我们知道，时态表（确切地说应该是版本表）提供了回溯历史的能力，也就是能读取一条记录过去某个时刻所对应的值。要想查询版本表在过去某个时刻对应的值，我们得在查询时把这个时间作为参数传递给版本表，但这个时间参数绝不会是一个 where 条件，它是另一个维度（时间维度）上的参数，那么用怎样的形式才能把这个时间参数合理地表达到查询中呢？ Flink 使用了 UDF 的形式，主要思路就是：注册一个 UDF 来指代一张版本表，表名不能有参数，但函数可以有，这时把想访问版本表的目标时间点作为参数传给这个UDF，返回的就是当
flink Temporal Join的应用
最新发布
07-18
引用[1]展示了Flink内部实现Temporal Table JOIN的架构图，引用[2]详细列出了6种维表实现方式，引用[3]提到了当前版本的限制（处理时间关联暂不支持），引用[4]则深入分析了双流JOIN原理和性能优化方案。 用户可能...
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