# Flink 关联 Hive 维表的实现指南
在大数据实战中，Apache Flink 和 Apache Hive 是两个非常流行的工具。Flink 是一个强大的流处理框架，而 Hive 则是用于分析和查询大规模数据的工具。希望通过这一篇文章，你能清楚地理解如何实现 Flink 关联 Hive 维表。
## 流程概览
以下是将 Flink 和 Hive 结合使用的基本流程：
| 步骤 |
数据流往往需要访问外部的数据源来丰富自己的信息，比如通过record中的ip地址查询ip数据库maxmind的GeoIP2 Databases得到ip对应的城市名称，城市经纬度，将这些作为新的字段添加到原来的record中。这就涉及到本篇的主题：维表关联。网上关于flink中维表关联的博文很多，本文我想谈一谈个人对不同方案的理解和尝试后发现的一些问题。如果想要比较全面地了解维表关联的各个解决方案，
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2023-09-24 10:09:13
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摘要：本文由民生银行王健、文乔分享，主要介绍民生银行 Flink SQL CDC 实践以及一致性分析。内容包括：背景什么是 Flink SQL CDC ConnectorsFlink SQL CDC 原理介绍三种数据同步方案Flink SQL CDC + JDBC Connector 同步方案验证Flink SQL CDC + JDBC Connector 端到端一致性分析Flink SQL CD
衡量指标 总体来讲，关联维表有三个基础的方式：
实时数据库查找关联(Per-Record Reference Data Lookup)、预加载维表关联(Pre-Loading of Reference Data)和维表变更日志关联(Reference Data Change Stream)，而根据实现上的优化可以衍生出多种关联方式，且这些优化还可以灵活组合产生不同效果(不过为了简单性这里
作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队流计算 Oceanus 简介流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。本文将您详
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2023-07-27 19:50:59
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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，
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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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
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2023-09-29 21:24:21
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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
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2023-09-24 16:00:26
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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
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
状态现状：已发布讨论主题：http： //apache-flink-mailing-list-archive.1008284.n3.nabble.com/DISCUSS-Proposal-for-Asynchronous-IO-in-FLINK-tt13497.htmlJIRA： FLINK-4391-为已解决的
目录11.6 联结（Join）查询11.6.1 常规联结查询11.6.2 间隔联结查询11.7 函数11.7.1 系统函数11.7.2 自定义函数（UDF）11.6 联结（Join）查询按照数据库理论，关系型表的设计往往至少需要满足第三范式（3NF），表中的列都直接依赖于主键，这样就可以避免数据冗余和更新异常。例如商品的订单信息，我们会保存在一个 “订单表”中，而这个表中只有商品 ID，详情则需要
# Flink 关联 MySQL 维表: 科普与代码示例
在大数据处理过程中，将实时流处理与数据库中的维度信息结合起来，常常是我们所需的功能。Apache Flink 作为一个流处理框架，提供了强大的数据流处理能力，特别是在与外部系统（如 MySQL）集成时能够实现高效的实时数据分析。
## 1. Flink 与 MySQL 的基本概念
在大数据架构中，维表（或维度表）是指存储实体属性的数据
摘要：华为Flink可视化开发平台FlinkServer作为自研服务，能够提供比原生flinksql接口更强的企业级特性，比如任务的集中管理，可视化开发，多数据源配置等。作者：晋红轻背景说明随着流计算的发展，挑战不再仅限于数据量和计算量，业务变得越来越复杂。如何提高开发者的效率，降低流计算的门槛，对推广实时计算非常重要。SQL 是数据处理中使用最广泛的语言，它允许用户简明扼要地展示其业务逻辑。Fl
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
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2023-08-30 16:03:30
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摘要：华为Flink可视化开发平台FlinkServer作为自研服务，能够提供比原生flinksql接口更强的企业级特性，比如任务的集中管理，可视化开发，多数据源配置等。
华为云社区《华为FusionInsight MRS实战 - Flink增强特性之可视化开发平台FlinkSever开发学习》，作者：晋红轻。背景说明随着流计算的发展，挑战不再仅限于数据量和计算量，业务变得越来越复杂。如何
1. 背景对于实时更新的维表，以什么组件来处理作为FlinkSQL的source维表？HBase?Kafka?或mysql？哪一种方案能得到正确结果？
且需要考虑到事实表和维表关联的时候，是否需要和维表的历史版本关联？还是只关联维表的最新版本？
下文以只关联维表的最新版本为目标进行测试。2. 实践过程2.1 采用upsert-kafka作为维表(1) kafka生产者代码// 创建消息
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2024-01-02 19:37:25
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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
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2023-07-11 17:31:54
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分析&回答根据我们业务对维表数据关联的时效性要求，有以下几种解决方案： 1、实时查询维表实时查询维表是指用户在Flink 的Map算子中直接访问外部数据库，比如用 MySQL 来进行关联，这种方式是同步方式，数据保证是最新的。最后，为了保证连接及时关闭和释放，一定要在最后的 close 方式释放连接，否则会将 MySQL 的连接数打满导致任务失败。一般我们在查询小数据量的维表情况下才使用这
