在Flink 1.10 版本的时候,SQL 关联 Hbase,都是在 SqlSubmit 程序启动的时候,基于配置文件生成 UDF 并注册成临时函数,直到 Flink 官方的 Hbase connector 支持 Lookup join,使用 lookup join 替换 udf 关联 hbase 表主键的部分。 udf 相对于 connector 还是有比较大的差距,udf 的输入输出都要基于配置文件,并且生...
orangeStream.join(greenStream) .where(<KeySelector>) .equalTo(<KeySelector>) .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.milliseconds(2))) .apply (new JoinFunction<Integer, Integer, String> (){ @Override public String join(Integer first, Integer second) { return first + "," + second; } })...
Flink Lookup Join HBase也支持没有命中缓存区外部查吗 在实时计算领域,Flink作为一款流式计算引擎,提供了方便快捷的流式数据处理能力。而HBase作为一款高性能的NoSQL数据库,也被广泛应用于大数据存储和查询。在实际应用中,有时候我们需要将Flink流处理的数据与HBase中的数据进行关联查询,这时候就需要使用Flink Lookup...
出现"length is zero" 的错误通常意味着在 Flink 中进行 lookup join 时,lookup 数据源(在这种情况下是 HBase)中没有匹配的数据。以下是可能的解决方法: 确保HBase 表中有匹配的数据。可以通过在 HBase 中直接查询表来验证是否存在匹配的数据。检查Flink 程序的代码,确保 join 的条件正确并且没有出现拼写错误。
Hbase 关联只有在关联键是Hbase 表的主键的时候,才能应用 Lookup 功能,非主键一次性加载,维表数据没办法更新,而且不能做 Checkpoint 影响 Flink job 的一致性。 在之前版本,SQL 功能不完善的时候,我们使用 UDF 的方式关联 Hbase,可以在 UDF 里面自己关联缓存、透查Hbase,也比较灵活。(没找到之前的代码,空了自...
视频讲述了Flink在处理数据流时使用的三种高级join操作:Interval Join, Temporal Join和 Look Up Join。Interval Join较为复杂,涉及时间间隔。Look Up Join则简单些,用于实时查找并关联外部系统中的数据,如Redis、MySQL或HBase,以富化实时数据流。仅支持Processing Time因为库表自身不含Event Time。Look Up Join利用GDB...
runntime层主要支持拓扑图执行计划修改；维表关联keyBy优化cache提升查询性能；维表关联延迟join。平台层hive UDF；支持json HLL相关处理函数；支持Flink运行相关参数设置如minibatch、聚合优化参数；Flink升级hadoop3。2）拓扑图执行计划修改针对现阶段SQL生成的stream graph并行度无法修改等问题，平台提供可修改的拓扑预览修...
Lookup Join 主要是在主维度表数据关联出辅维度表数据属性后整合成业务所需的一整条记录时使用的。一般实现方式都是 Async IO 访问外部存储(HBase / Hologres / Paimon)数据,然后将返回的字段拼接到当前这条主维度数据上面,进而得到一条完整的业务数据给下游业务方使用。
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 和离线 Hive SQL ⼀样的 Regu...