流计算中一个常见的需求就是为数据流补齐字段。因为数据采集端采集到的数据往往比较有限，在做数据分析之前，就要先将所需的维度信息补全。比如采集到的交易日志中只记录了商品 id，但是在做业务时需要根据店铺维度或者行业纬度进行聚合，这就需要先将交易日志与商品维表进行关联，补全所需的维度信息。这里所说的维表与数据
# Flink维表Join HBase的优化探索
随着大数据技术的快速发展，流式计算和实时分析逐渐成为数据处理的主流方式。Apache Flink 作为一款流式处理框架，提供了强大的实时数据处理能力。而HBase作为一个分布式、可扩展的NoSQL数据库，常用于存储大量的海量数据。结合Flink与HBase进行维表（维度表）Join操作的优化，成为了数据分析领域中的一项重要任务。
## 1. 维
为了解决公司数据统计，数据分析等各种问题，我们可以有很多手段，最常用的手段就是通过构建数据仓库的手段来实现我们的数据分析，数据挖掘等，其中，数据仓库基本上都是统计前一天的数据，或者最近一段时间的数据，这就决定了数据仓库一般都是使用离线的技术来实现，通过离线的技术手段，来实现前一天或者近一段时间的数据统计功能，为了解决数据统计的时效性问题，我们也可以通过实时的手段来构建数据仓库，通过流式API，结合
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2023-09-25 16:10:55
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维表是数仓中的一个概念，维表中的维度属性是观察数据的角度，在建设离线数仓的时候，通常是将维表与事实表进行关联构建星型模型。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
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2023-09-04 10:49:37
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维表是数仓中的一个概念，维表中的维度属性是观察数据的角度，在建设离线数仓的时候，通常是将维表与事实表进行关联构建星型模型。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
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2023-07-31 21:33:03
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，作者左右前言实时数仓，难免会遇到join维表的业务。现总结几种方案，供各位看官选择：查找关联（同步，异步）状态编程,预加载数据到状态中，按需取冷热数据广播维表Temporal Table JoinLookup Table Join查找关联查找关联就是在主流数据中直接访问外部数据（mysql，redis，impala ...）去根据主键或者某种关键条件去关联取值。适合: 维表数据量大，但是主数据不
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2023-08-03 19:04:04
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1.概述Flink提供了三个模块来对集群进行安全验证，分别是HadoopModule、JaasModule、ZooKeeperModule。安全认证相关参数对应的类SecurityOptions。HadoopModule用来对使用UserGroupInformation进行身份验证的框架（kudu、hbase同步框架、hdfs等）进行认证配置。 JaasModule用来对使用JaasConfig进
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2023-09-04 13:32:22
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# 使用 Apache Flink 实现维表 HBase
Apache Flink 是一款强大的流处理框架，当我们需要实现流数据与维表数据的联合查询时，可以利用 HBase 存储维表数据。本文将指导你如何使用 Flink 实现维表 HBase。
## 1. 整体流程概述
为了便于理解，下面是实现过程的步骤和顺序。
| 步骤编号 | 步骤描述 |
|-------
整理：张宋庆（Flink 社区志愿者）校对：李庆（Flink 社区志愿者）摘要：本文由阿里巴巴高级运维工程师杨阳（时溪）分享，主要介绍阿里巴巴常见问题诊断模块与思路，内容涵盖以下几个方面：常见运维问题问题处理方式作业生命周期1.常见运维问题1.1 作业运行环境本文中介绍的作业运行环境主要是在阿里巴巴集团内，构建在 Hadoop 生态之上的 Flink 集群，包含 Yarn、HDFS、ZK 等组件；
本示例知识点1.学习如何管理和运行Flink Jobs 2.如何部署和监视应用程序 3.体验Flink如何从作业失败中恢复（重点） 4.执行日常操作任务，例如升级和缩放命令： docker-compose 常用命令 docker-compose exec kafka kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092
# Flink 和 HBase 维表的应用
### 1. 什么是维表？
在数据处理和分析的场景中，维表（Dimension Table）是一个用于存储描述性信息的表。通常与事实表（Fact Table）关联，用以丰富数据内容并提供细致的上下文。维表在数据仓库和大数据处理中的应用广泛，比如提高查询的速率和效率。
### 2. Flink 和 HBase 简介
**Apache Flink**
声明：本系列博客是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》常见的维表Join方式有四种：预加载维表 热存储维
原创
2021-06-11 23:09:44
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FLink-14-Flink 状态State的TTL管理Flink 状态State的TTL管理1.updateTtlOnReadAndWrite()/updateTtlOnCreateAndWrite()2.StateTtlConfig.StateVisibility.NeverReturnExpired/ReturnExpiredIfNotCleanedUp3.cleanupStrategie
维度建模过程维度建模一般按照以下四个步骤： 选择业务过程→声明粒度→确认维度→确认事实选择业务过程在业务系统中，挑选我们感兴趣的业务线，比如下单业务，支付业务，退款业务，物流业务，一条业务线对应一张事实表。声明粒度数据粒度指数据仓库的数据中保存数据的细化程度或综合程度的级别。 声明粒度意味着精确定义事实表中的一行数据表示什么，应该尽可能选择最小粒度，以此来应各种各样的需求。典型的粒度声明如下：订单
Flink 的典型 ETL 场景实现 写的，对视频中讲解的四种维表Join分别实现了一些Demo。 常见的维表Join方式有四种： 预加载维表 热
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2020-10-24 20:41:00
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声明：本系列博客是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》常见的维表Join方式有四种：预加载维表 热存储维表
原创
2021-06-11 23:09:25
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维表是数仓中的一个概念，维表中的维度属性是观察数据的角度，补充事实表的信息。在实时数仓中，同样也有维表与事实表的概念，其中事实表通常为kafka的实时流数据，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。 本文主要介绍1、流表和维表的区别2
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2023-08-31 20:22:50
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一 场景介绍 在维度模型中，数据通常被划分为维度和事实两大阵营，而维度通常是渐变(Kimball维度模型领域通常称呼这种维度为缓慢变化维度或者又被称为渐变维度)的，这种场景下，要求我们在维表建模过程中，要更多的考虑维度版本的变化，保存维度变化的维表模型可以方便在ETL和应用过程中可以让事实数据匹配自己对应
现在最新版本的flink1.6版本现在还不支持直接用SQL来实现流与维表的join。这里打个广告我们团队已经实现了这个功能并且开源 https://github.com/DTStack/flinkStreamSQL这里先解释下什么是维表；维表是动态表，表里所存储的数据有可能不变，也有可能定时更新，但是更新频率不是很频繁。在业务开发中一般的维表数据存储在关系型数据库如mysql，oracle等，也可
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2023-09-27 13:42:37
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问题导读1.流处理和批处理分别入口是什么？2.对于本地和远程运行程序，都可以使用哪个函数？3.Flink数据源分为哪两类？4.Flink DataStream和DataSet source都是基于什么格式？5.Flink中kafka source是否为自定义？执行环境为了开始编写Flink程序，我们首先根据自己的需要，可以获得现有的或创建一个执行环境（executionenvironment）。
