这都是你需要考虑的点哦，改成lookup join，基本就没你说的问题了。此回答整理自钉群“Flink CDC 社...
有的数据是正常的,有的数据的清0了,我这边没有设置TTL,状态也会过期吗? 参考回答: 在Flink CDC中进行Lookup Join操作后再进行分组聚合,如果出现数据从0开始聚合的情况,这可能是由于状态后端的过期机制导致的。Flink提供了不同的状态后端来存储作业的状态,每种状态后端都有其特定的配置和行为。即使没有显式设置TTL...
选择合适的状态后端和调整Checkpoint间隔可以优化状态的存储和恢复,从而间接提升Lookup Join的性能。 查询提示(Query Hints):Flink允许用户通过查询提示来指导优化器如何执行Lookup Join,这可以帮助优化器生成更高效的执行计划。 流批一体化,Flink+Doris取代Spark+Hive来开发离线数仓 Flink + Doris可以作为替代方案,用于开发...
使用到的框架包括:Hadoop、Kafka、Flume、Maxwell、Flink、HBase、Redis、Doris、Sugar、StreamPark等。 相较于Flink实时数仓项目3.0(Flink 1.13),本项目采用企业级分模块开发部署方式,使用了新版的Flink 1.17,自主部署了GitLab,同时采用GitFlow任务流的形式,来对...
基于上面的场景实现了延迟 Join 功能,添加了一个可以支持延迟 Join 维表的算子。当 Join 没有命中,local cache 不会缓存空的结果,同时将数据暂时保存在一个状态中,之后根据设置定时器以及它的重试次数进行重试。 2)维表 Keyby 功能 通过拓扑我们发现 Cacl 算子和 lookUpJoin 算子是 chain 在一起的。因为它没有...
小红书典型的数据集成类型有很多种,比如 Hive to Clickhouse、Hive to Doris、Hive to MySQL、Mongo to Hive 等等。 上图右侧是是一张 Top 图,一个数据源进行了一次 Mongo 的 Lookup Join,分为两个流写入到下游,这就是一个典型的 Flink 数据集成任务。
4)连接类型可以是内连接(INNER JOIN)、交叉连接(CROSS JOIN)、左外连接(LEFT OUTER JOIN)和右外连接(RIGHT OUTER JOIN)。 3 方案设计 我们对原始方案进行了升级和重写,主要包含以下几个步骤: 1)基于Build表创建一个Range Index数据; 2)Broadcast这个Index数据到Stream端; ...
059.DWD_FlinkAPI双流Join介绍 060.DWD_内连接 061.DWD_左外连接 062.DWD_右外连接以及全外连接 063.DWD_左外连接结果写到Kafka主题 064.DWD_从Kafka主题中读取数据 065.DWD_从HBase表中读取数据 066.DWD_lookupJoin关联 067.DWD_将关联结果写到Kafka主...
小红书典型的数据集成类型有很多种,比如 Hive to Clickhouse、Hive to Doris、Hive to MySQL、Mongo to Hive 等等。 上图右侧是是一张 Top 图,一个数据源进行了一次 Mongo 的 Lookup Join,分为两个流写入到下游,这就是一个典型的 Flink 数据集成任务。
Flink Doris Connector 主要是依赖 Checkpoint 进行流式写入,所以 Checkpoint 的间隔即为数据的可见延迟时间。 为了保证 Flink 的 Exactly Once 语义,Flink Doris Connector 默认开启两阶段提交,Doris 在 1.1 版本后默认开启两阶段提交。1.0 可通过修改 BE 参数开启,可参考two_phase_commit。