FlinkSQL Lookup Join Hudi使用须知 适用于MRS 3.5.0及以后版本。 使用lookup.join.cache.ttl参数来控制维表数据的加载周期,默认值为60min。 Hu
Flink CDC 中进行 Lookup Join 操作时出现超时或锁问题,可能是由于数据量较大或数据库配置不合理等原因导致的。以下是一些可能导致超时或锁问题的原因和解决方法:数据量过大:如果 Lookup Join 操作的数据量过大,可能会导致查询时间较长或占用过多的数据库资源,从而导致超时或锁问题。您可以针对性地优化查询语句,尽...
Regular Join:流与流的 Join,包括 Inner Equal Join、Outer Equal Join。Interval Join:流与流的 Join,两条流一段时间区间内的 Join。Temporal Join:流与流的 Join,包括事件时间,处理时间的 Temporal Join,类似于离线中的快照 Join。Lookup Join:流与外部维表的 Join。Array Expansion:表字段的列转行,类似于 Hi...
,'table-name' = 'user_info' ,'lookup.cache.max-rows' = '100000' ,'lookup.cache.ttl' = '10 minute' -- ttl time 超过这么长时间无数据才行 ,'lookup.async' = 'true' ); ---sinkTable CREATE TABLE user_log_sink ( user_id STRING, item_id STRING, category_id STRING, behavior STRING...
Flink 提供了对维表数据进行缓存的能力,并可以通过配置lookup.join.cache.ttl等参数来设置缓存的有效期,超过这个有效期后,Flink会自动从数据库中重新加载维表数据。 动态表或物化视图: 如果维表本身也是通过Flink CDC或其他流式方式提供的,则可以将其定义为Flink的动态表或物化视图,这样维表的任何更新都会自动传播到...
⭐ Lookup Join:流与外部维表的 Join ⭐ Array Expansion:表字段的列转行,类似于 Hive 的 explode 数据炸开的列转行 ⭐ Table Function:自定义函数的表字段的列转行,支持 Inner Join 和 Left Outer Join 1.Regular Join ⭐ Regular Join 定义(支持 Batch\Streaming):Regular Join 其实就是和离线 Hive ...
Lookup 方法划分维度一:从表及 JoinKey 的属性来划分 从支持的表类型及 JoinKey 是否与 PK 完全相等的角度可以有如下图所示的划分。 图中,FullCache 指的是执行 Lookup 的 Task 会把整张 Paimon 的数据都 Load 到本地,而 AutoCache 则指 Task 只需要 Load Paimon 表的部分数据到本地进程中。Partial Cache...
缓存中的记录未必是最新的,可以将 lookup.cache.ttl 设置为一个更小的值来获得时效性更好的数据,但这样做会增加发送到数据库的请求数量。所以需要在吞吐量和正确性之间寻求平衡。 1.3 Lookup Join Lookup Join 通常在 Flink SQL 表和外部系统查询结果关联时使用。这种关联要求一张表(主表)有处理时间字段,而另一...
Flink 1.12 的时候尝试使用 JDBC SQL Connector kafka 流关联 mysql 表,使用 lookup cache 缓存 mysql 数据,测试在关联性能和更新时效的平衡。不过遭遇了失败,尝试各种 join 也无法实现,mysql source 使用 InputFormatSource 一次性把 mysql 的数据读完,mysql source 就退出了。
4.5.lookup join 的具体性能优化方案 按照redis 维表的 key 分桶 + local cache:sql 中如果要做分桶,得先做 group by,但是如果做了 group by 的聚合,就只能在 udaf 中做访问 redis 处理,并且 udaf 产出的结果只能是一条,所以这种实现起来非常复杂。我们选择不做 keyby 分桶。但是我们可以直接使用 local cac...