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...
Flink SQL 的维表 JOIN 语法引入了 Temporal Table 的标准语法,用于声明流数据关联的是维表哪个时刻的快照。 需要注意是,目前原生 Flink SQL 的维表 JOIN 仅支持事实表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 所对应的维表快照的关联(事件时间语义)。 语法说明 Flink SQL 中使用for SYS...
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...
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: 优点:实现简单 缺点:因为数据存于内存,所以只适合小数据量并且维表数据更新频率不高的情况下。...
如果用传统的 JOIN 语法SELECT * FROM T JOIN dim_table on T.id = dim_table.id来表达维表 JOIN,是不完整的。因为维表是一直在更新变化的,如果用这个语法那么关联上的是哪个时刻的维表呢?我们是不知道的,结果是不确定的。所以 Flink SQL 的维表 JOIN 语法引入了SQL:2011 Temporal Table的标准语法,用来...
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...
维表join的案例 Flink SQL创建表 注意:本文的所有操作都是在Flink SQL cli中进行的 创建表的语法 CREATE TABLE [catalog_name.][db_name.]table_name ( { <column_definition> | <computed_column_definition> }[ , ...n] [ <watermark_definition> ] ) [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (part...
维表Join方案对比 三、双流Join 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...
Flink SQL 支持 LEFT JOIN 和 INNER JOIN 的维表关联。如上语法所示的,维表 JOIN 语法与传统的 JOIN 语法并无二异。只是 Products 维表后面需要跟上FOR SYSTEM_TIME AS OF PROCTIME()的关键字,其含义是每条到达的数据所关联上的是到达时刻的维表快照,也就是说,当数据到达时,我们会根据数据上的 key 去查询...