Flink Table Planner 在 FlinkStreamProgram 中定义了一系列扩展规则,用于构造逻辑计划的优化器,应用在 SQL 优化的各个阶段,将 SQL 从 原始的 RelNode 转化为 FlinkLogicRel,最后转化为 FlinkPhysicalRel。 维表JOIN 涉及的主要优化阶段包含temporal_join_rewrite、logical、physical等。不同阶段生成的逻辑树如下所示: ...
flink sql lookup join 的解决方案以及原理的介绍:主要介绍 lookup join 的在上述实战案例的 sql 写法,博主期望你能了解到,lookup join 是基于处理时间的,并且 lookup join 经常会由于访问外部存储的 qps 过高而导致背压,产出延迟等性能问题。我们可以借鉴在 DataStream api 中的维表 join 优化思路在 flink sql 使...
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(事件时间语义)。通过本文你可以了解到: 如何使用Flink SQL创建表 如何定义Kafka数据源表 如何定义MySQL数据源...
+ sinkTable + "(" + StringUtils.join(columns, ",") + ") values ( '" + StringUtils.join(values, "','") + "')"; //预编译 PreparedStatement preparedStatement = connection.prepareStatement(sqlSb); preparedStatement.execute(); connection.commit(); //释放资源 preparedStatement.close(); } }...
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照的时刻。需要注意是,目前Flink SQL的维表JOIN仅...
在 Apache Flink 中，当使用 CDC (Change Data Capture) 处理流式数据并进行维表JOIN时，如果左表（...
Flink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 1.预加载维表 通过定义一个类实现RichMapFunction,在open()中读取维表数据加载到内存中,在map()方法中与维表数据进行关联。RichMapFunction中open方法里加载维表数据到内存的方式特点如下: ...
lookup join 可以简单理解为使用 flatmap 访问外部存储数据然后将维度字段拼接到当前这条数据上面 来一个实战案例:博主以曝光用户日志流关联用户画像(年龄、性别)维表为例介绍 lookup join 应该达到的关联的预期效果。 flink sql lookup join 的解决方案以及原理的介绍:主要介绍 lookup join 的在上述实战案例的 sql ...
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...