age]) +-LookupJoin(table=[default_catalog.default_database.LookupTable],joinType=[InnerJoin],async=[false],lookup=[id=a],select=[a,b,c,proctime,rowtime,id,name,age]) +-DataStreamScan(table=[[default_catalog,default_database,MyTable]],fields=[a,b,c,proctime,rowtime])...
根据官方示例改进 Join 的语法,以求使用 Lookup Join 作为关联方式。语句如下所示: SETparallelism.default=1;SETtable.exec.state.ttl=10000;SELECTstreamtable.custom_number,extable.custom_number,streamtable.proctimeFROM(SELECTid,custom_number,eventime,proctime()ASproctimeFROMhive312.hudi.JoinTestTable02)AS...
这种JOIN 要求 JOIN 两边数据都永久保留在 Flink state 中,才能保证输出结果的准确性,这将导致 State 的无限膨胀。 可以配置 state 的TTL(time-to-live:table.exec.state.ttl)来避免其无限增长,但请注意这可能会影响查询结果的准备性。 Interval Join 根据JOIN 条件和时间限制进行的 JOIN。它基于两个 KeyStream,...
如果强行使用group by 将会抛出异常: 目前sink只支持append模式,如果使用了group by 等会改变结果行,会报错:AppendStreamTableSink doesn't support consuming update changes which is produced by node GroupAggregate 对于spark和flink这种绝对主流的大数据框架,稍微上点规模的公司应该都有维护自己的内部分支,基于自家的...
Flink SQL 优化实战 - 维表 JOIN 优化 作者:龙逸尘,腾讯 CSIG 高级工程师 背景介绍 维表(Dimension Table)是来自数仓建模的概念。在数仓模型中,事实表(Fact Table)是指存储有事实记录的表,如系统日志、销售记录等,而维表是与事实表相对应的一种表,它保存了事实表中指定属性的相关详细信息,可以跟事实表做关联...
调用链不看了,有点长来看最后生成的,execNode物理的relNode执行节点StreamExecLookupJoin 来看下它抽象类 CommonExecLookupJoin的translateToPlanInternal方法 最后走到 createAsyncLookupJoin 来看下如何生成AsyncIO的function的 ok 用的ordered模式的异步io,维表关联的数据尽管是异步去join的,但是往下游发的时候还是按顺序...
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 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。
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...
HBase 等。然后在 Flink 中直接从外部存储或内存数据库中加载这些数据，并在流表上执行 Lookup Join ...
你只需要在 StreamTableEnvironment 中的 table config 配置上is.dim.batch.mode为true,sql 不用做任何改动的情况下,flink lookup join 算子会自动优化,优化效果如下: lookup join 算子的每个 task 上,每攒够 30 条数据or每隔五秒(处理时间)去触发一次批量访问 redis 的请求,使用的是 jedis client 的 pipeline ...