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
目录表概念表标识表和视图临时表和永久表表定义创建 table 表对象创建 sql 表视图catalog什么是 catalog如何理解 hive catalog 表概念表标识表标识由3部分组成：catalog name （常用于标识不同的“源”， 比如 hive catalog， inner catalog 等）database name（通常语义中的“库”）table name（通常语义中的“表
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，
前言Table和SQL的关系：SQL是Table的继承封装（这点在Flink的概念有所体现），比如说：StreamTableEnvironment继承自TableEnvironment便可体现出来。故官文中Table的使用均可在SQL中体现出来，比如说自定义函数，Table API & SQL下的自定义函数中只给出了Table方式的TableEnvironment 创建自定义函数，我们可以
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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：经常看到关于一维表转为二维表、二维表转为一维列表等说法，那么，什么是“一维表”、“二维表”呢？ A：从数据库的观点来说，一维表是最合适于透视和数据分析的数据存储结构。 很多人容易将它与一维数组、二维数组、三维引用等等联系在一起，把“一维表”想象为只有一行或一列的表，这个想法是错误的。 实际上，这里的“维”指的是分析数据的角度，因此， 比如一个简单人事数据表如下：序号姓名年龄博士硕士本科大专及以下
原创
2023-07-02 14:17:02
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BI平台分为事实表、维表，然后两种表聚合成一个宽表。(注意这里取的BI平台是Davinci：https://edp963.github.io/davinci/)其维表、事实表的关系图如下：一个维表会对应多个事实表，而维表和事实表所有关联起来就形成一个宽表，其关系如同mysql中的外键索引，如A表中有B_id，A作为维表，B作为事实表，A(维表)可通过B_id来关联B...
原创
2023-04-03 12:38:11
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# 如何在HBase中实现维表
HBase是一种分布式的、可扩展的NoSQL数据库，特别适用于处理大量的数据。维表（Dimension Table）通常用于数据仓库，可以存储与事实表（Fact Table）相关的维度信息。本文将指导您步骤如何在HBase中实现维表，并提供相关的代码示例和解释。
## 1. 流程概述
在实现维表的过程中，我们将遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---
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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1、ETL背景在我们实时数仓日常工作中，经常会有一些实时的需求，这些需求往往都是一些拉宽的需求。为了给实时数仓来进行OLAP对来进行Ad-hoc查询，但是我们工作中一些维度表的数据是会发生变化的，可能是缓慢变化维度。那么这个时候就需要进行flink连接其他数据源来进行查询。那么这个时候我们肯定可以想到就是来一条查一次，这个是肯定可以做到的。但是在大数据场景下，我们是不是会觉得有点慢呢？我们是否有更
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2023-07-11 16:58:08
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# 理解 MySQL 维表：一种高效的数据组织方式
在数据库设计中，维表(Multi-dimensional table)作为一种特殊的数据结构，起着至关重要的作用。尤其是在数据仓库和商业智能领域，维表常被用于提高查询性能和数据分析的效率。本篇文章将介绍维表的概念，以及如何在 MySQL 中实现和使用维表，附带代码示例与图示。
## 什么是维表
维表通常用来存储描述性信息，比如产品、时间、地
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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文章目录背景LookupableTableSource实例讲解源码解析JdbcTableSourceJdbcLookupFunction 背景在流式计算中，维表是一个很常见的概念，一般用于sql的join中，对流式数据进行数据补全，比如我们的source stream是来自日志的订单数据，但是日志中我们只是记录了订单商品的id，并没有其他的信息，但是我们把数据存入数仓进行数据分析的时候，却需要商
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2023-09-25 13:33:44
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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
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
（1） 在物理层给表创建别名（表——》新建对象——》别名）（1） 在业务层创建维度（表——》创建逻辑维——》基于级别层次的维）钻取是维本身的功能一般信息中 名称：部门关键字 作用：确定唯一值和确定显示内容聚合方式：选择一个表中的字段，双击，选择聚合，里面聚合规则根据自己需求选聚合：是对换算的统称（3...
原创
2021-08-05 14:05:36
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通过本文你能 get 到以下知识：Flink 常见的一些维表关联的案例常见的维表方案及每种方案适用场景，优缺点案例：broadcast 实现维表或配置的实时更新一、案例分析维表服务在 Flink 中是一个经常遇到的业务场景，例如：客户端上报的用户行为日志只包含了城市 Id，可是下游处理数据需要城市名字商品的交易日志中只有商品 Id，下游分析数据需要用到商品所属的类目物联网温度报警的场景中，处理的是
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、需求背景分析flink sql在维表关联时，会有一个场景：当右表的数据量比较大且有些数据虽然符合join条件，但其实对于下游来说数据可能没用，这样就浪费了flink的计算资源，且拉低了数据处理能力。如果在join前就把维表的数据进一步过滤，然后再join，这样就会使减轻“无用数据”对flink内存的占用，提高计算能力，进而优化数据处理的能力。有两个思路可以解决这个问题， 一是将维表在join前
MySQL运维篇一、日志1.错误日志2.二进制日志3.查询日志4.慢查询日志二、主从复制1.概述2.原理3.搭建4.总结三、分库分表1.介绍2.Mycat概述3.Mycat入门4.Mycat配置5.Mycat分片6.Mycat管理及监控7.总结四、读写分离1.介绍2.一主一从3.一主一从读写分离4.双主双从5.双主双从读写分离6.总结 学习地址 一、日志1.错误日志错误日志是MySQL中最重要的
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2023-09-28 14:47:19
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