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
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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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
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
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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2023-07-26 11:09:20
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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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一、维表服务维度或者是维表概念熟知应该是从数据仓库维度建模开始了解的，区别于事实表业务真实发生的数据，通常用来表示业务属性，比如订单业务中，商品属性、商家属性都可以称之为维度表。在flink 流处理实时分析中或者实时数仓中，同样需要使用维表来完成一些数据过滤或者字段补齐操作，但是我们所需要的维度数据通常存储在Mysql/Redis/Hbase/Es这样的外部数据库中，并且可能是会随时变动的，根据业
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
Flink Sql1、简介2、网址3、SQL客户端4、Queries5、Create6、Drop7、Alter8、Insert9、ANALYZE10、Describe11、Explain12、Use13、Show14、Load15、Unload16、Set17、Reset18、Jar19、Windowing TVF19.1、TUMBLE（滚动窗口）19.2、HOP（滑动窗口）19.3、CUMUL
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2023-11-29 16:03:20
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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
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2023-08-22 09:08:28
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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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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
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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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
！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
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
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
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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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，
