该博客介绍了在实时数据开发中，如何使用FlinkSQL高效地关联Hbase大表。通过维护二级索引避免全表扫描，提高查询效率。首先消费Kafka数据，然后关联Hbase的索引表获取rowkey，再与数据表进行join操作，从而实现高性能的实时数据处理。代码示例展示了如何在Flink流中创建并操作相关表进行实时关联查询。
我们在做实时数据开发的时候，通常要用spark、flink去消费kafka的数据，拿到数据流后会和外部数据库(Hbase、MySQL等)进行维表关联来把数据流打宽。当然了，有些外部数据库不只是存储维度数据，也会有很多事实数据，并且这些数据更新频繁，数据量巨大，但是我们的Flink流也会去实时的join这些巨大的事实表，这就需要选择一个合适的外部数据库作为支持，这个外部数据库一定要满足海量数据高效的读写性能，这样才能满足实时场景的需求，说到这，我们的目光自然而然的落到了Hbase上，来吧，我们直接上图，下面这张图就是以上所说场景的一个基本架构
那么问题来了，FlinkSQL如何去关联Hbase大表呢，如果关联字段不是hbase维表的rowkey那么将会触发全表扫描，如果这个表很大，全表扫描效率就很不乐观了，耗时少则几秒，多则无限延长，所以我们一定是要走hbase二级索引的，但是很遗憾，FlinkSQL里的Hbase connector不会处理索引，它要么scan，要么就get，那么我们该怎么办呢，别急，我们也有笨办法，那就是我们自己维护索引表，如果你还不懂hbase二级索引的实现方式请自行补充这方面知识，下面的内容就是有关二级索引的试用了，看图吧
来，我描述一下上图的流程，首先消费到kafka数据后我们的流不能直接去join hbase的数据表而是要先去join索引表，这样就拿到了数据表的rowkey，然后我们再join数据表，这样就不会触发全表扫描了，而是通过rowkey查询，效率就一下子有了质的提升，那么代码是怎么实现呢？上案例！稍等，我先说一下这个案例，我们需要在Flink流中创建三个表：kafka表、hbas
最低0.47元/天 解锁文章
扫一扫
1942
到【灌水乐园】发言
