在维表关联中定时全量加载是针对维表数据量较少并且业务对维表数据变化的敏感程度较低的情况下可采取的一种策略，对于这种方案使用有几点需要注意：全量加载有可能会比较耗时，所以必须是一个异步加载过程内存维表数据需要被流表数据关联读取、也需要被定时重新加载，这两个过程是不同线程执行，为了尽可能保证数据一致性，可使用原子引用变量包装内存维表数据对象，即AtomicReference查内存维表数据非异步io过程
## FlinkSQL关联MySQL维表实现流程
### 概述
在Flink中使用FlinkSQL对数据进行处理时，有时需要关联外部存储的维表数据。本文将介绍如何使用FlinkSQL实现关联MySQL维表的步骤和代码示例。
### 流程展示
下面是实现FlinkSQL关联MySQL维表的整体流程示意表格：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建Flink表执行环
原创
2023-07-20 17:21:32
197阅读
需求：消费Kafka数据，进行数据清洗及维表关联补齐字段，最后结果写入Kafka。import java.time.Durationimport com.sm.function.udf._import com.sm.common.conf.PropManagerimport com.sm.constants.Constantsimport com.sm.utils.FlinkUtilsimport org.apache.flink.api.common.restartstrategy..
原创
2021-08-31 13:47:58
1550阅读
1. 业务背景 由于运营及产品需要，我们针对之前的离线画像来进行抽取，并将其转换成实时画像来提供给业务方进行接口查询服务。 数据来源为MySQL，维度数据来源于离线hive计算结果，针对本期是针对单用户的查询，所以我们会将具体的用户及相应的查询条件来组合，之后进行hbase单点查询，得到该用户的标签信息，而标签的写入通过flink写入hbase，目前有两个设想，一是将查询条件组合在rowkey上，
# 教你如何实现“flinksql kafka关联hbase维表”
## 一、整体流程
我们首先来看一下整体的流程，具体步骤如下：
```mermaid
journey
title 整体流程
section 步骤
开始 --> 获取Kafka数据 --> FlinkSQL处理 --> 关联HBase维表 --> 结束
```
## 二、详细步骤
### 1
# Flink SQL 关联维表 Lookupable Hive
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，支持实时数据处理和批处理。Flink SQL 允许用户使用 SQL 查询语言来分析数据流和批数据。在实际应用中，常常需要将事实表与维表进行关联操作，以获得更完整的上下文信息。 本文将探讨如何使用 Flink SQL 关联维表 Lookupable Hive，并提供代码示例。
##
在实际生产中，我们经常会有这样的需求，需要以原始数据流作为基础，然后关联大量的外部表来补充一些属性。例如，我们在订单数据中，希望能得到订单收货人所在省的名称，一般来说订单中会记录一个省的 ID，那么需要根据 ID 去查询外部的维度表补充省名称属性。在 Flink 流式计算中，我们的一些维度属性一般存储在 MySQL/HBase/Redis 中，这些维表数据存在定时更新，需要我们根据业务进行关联。根
转载
2023-07-26 11:09:20
299阅读
LRULRU(Least Recently Used)，最近最少使用缓存淘汰算法，认为最近访问过的数据在将来被访问的概率也比较大，当内存达到上限去淘汰那些最近访问较少的数据。在Flink中做维表关联时，如果维表的数据比较大，无法一次性全部加载到内存中，而在业务上也允许一定数据的延时，那么就可以使用LRU策略加载维表数据。但是如果一条维表数据一直都被缓存命中，这条数据永远都不会被淘汰，这时维表的数据
转载
2023-08-22 09:08:28
240阅读
一、Regular JoinsRegular Join是最通用的join类型。在这种join下，join两侧表的任何新纪录或变更都是可见的，并会影响整个join的结果。如下代码，如果左边表有一条新纪录，那么在Product.id相等的情况下，它将和右表之前和之后的所有记录进行join。SELECT * FROM Orders
INNER JOIN Product
ON Orders.product
引子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仓库中的概念类似，是维度属性的集合，比如商品维，地点维，用户维等等。在流计算中，这是一个典型
# 基于 Flink SQL 的流表与 Hive 维表的时态关联
## 引言
随着大数据技术的不断发展，数据处理的复杂性也随之增加。在实时数据处理场景中，流数据与维表的数据关联是一个常见的需求。Apache Flink 是一个强大的流处理框架，它能够有效地处理实时数据流，并与静态表（如 Hive 维表）进行关联。本文将探讨如何在 Flink SQL 中实现流表与 Hive 维表的时态关联，并提
！1.前置条件安装Flink 1.10 版本 【切记一定要在这之上的版本】，Flink下载地址安装kafka安装zookeeper安装mysql2.下载我提供的包关注微信公众号 【LarkMidTable】,回复【flinksql学习】获取3.替换Flink的lib包，用我提供的lib包flinkx-sql/lib 替换 flink-1.10.0/lib4.mysql中创建库和表库名: flink
Flink Table & SQL中提供了非常丰富的接口来让我们自定义TableSource、TableSink。自定义TableSource或TableSink，需要将以下两点结合起来:了解不同TableSource接口、TableSink接口、TableFactory接口提供的功能以及适用的场景。看JDBCTableSource、JDBCUpsertTableSink源码，源码中对失败
转载
2023-09-24 16:00:26
115阅读
SQL 和关系代数在设计时并未考虑流数据。因此，在关系代数(和 SQL)之间几乎没有概念上的差异。本文会讨论这种差异，并介绍 Flink 如何在无界数据集上实现与数据库引擎在有界数据上的处理具有相同的语义。DataStream 上的关系查询 #
下表比较了传统的关系代数和流处理与输入数据、执行和输出结果的关系。关系代数 / SQL流处理关系(或表)是有界(多)元组集合。流是一个无限元组序列。对批数
转载
2023-09-29 21:24:21
271阅读
# 教你如何在FlinkSQL中关联Hive表
## 简介
在FlinkSQL中关联Hive表是一个常见的操作，特别是在实时流处理中。本文将向你展示如何使用FlinkSQL关联Hive表，并给出详细的步骤和代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
start[开始]
get_data[获取Hive表数据]
join_data[关联数据]
Flink 通过支持标准 ANSI SQL的 Apache Calcite解析 SQL。1 DDL1.1 CREATE语句 CREATE语句适用于当前或指定的Catalog中注册表、视图或函数。注册后的表、视图和函数可以在SQL查询中适用。1.1.1 CREATE TABLECREATE TABLE [catalog
引子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仓库中的概念类似，是维度属性的集合，比如商品维，地点维，用户维等等。在流计算中，这是一个典型
转载
2023-08-30 16:03:30
385阅读
1、什么是CEP？CEP即复杂事件处理（Complex Event Processing，CEP）。Flink CEP是在 Flink 中实现的复杂事件处理（CEP）库。CEP 允许在无休止的事件流中检测事件模式，让我们有机会掌握数据中重要的部分。一个或多个由简单事件构成的事件流通过一定的规则匹配，然后输出用户想得到的数据 —— 满足规则的复杂事件。CEP用于分析低延迟、频繁产生的不同来源的事件流
# FlinkSQL维度关联Hive表
## 引言
在大数据处理领域，关联操作是一项非常重要的任务。在关联操作中，维度关联是一种常见的方式。Flink是一个开源的流处理框架，提供了SQL API来进行大规模数据处理。本文将介绍如何使用FlinkSQL来实现维度关联操作，并将关联结果存储到Hive表中。
## FlinkSQL简介
FlinkSQL是Flink框架中的一种高级接口，用于使用S
8 Flink CEP 编程8.1 定义FlinkCEP(Complex event processing for Flink)是在Flink实现的复杂事件处理库。它可以让你在无界流中检测出特定的数据，有机会掌握数据中重要的那部分。CEP 是一种基于动态环境中事件流的分析技术，事件在这里通常是有意义的状态变化，通过分析事件间的关系，利用过滤、关联、聚合等技术，根据事件间的时序关系和聚合关系制定检测
