Flink流批一体计算（24）：Flink SQL之mysql维表实时关联

本文主要是介绍Flink流批一体计算（24）：Flink SQL之mysql维表实时关联，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

目录

1.维表

2.数据准备

创建源数据

创建维度表

创建Sink表

3.配置任务

Flink SQL创建kafka源表

Flink SQL创建MySQL维表

Flink SQL创建MySQL结果表

编写计算任务

核验数据

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1.维表

目前在实时计算的场景中，大多数都使用过MySQL、Hbase、redis作为维表引擎存储一些维度数据，然后在DataStream API中调用MySQL、Hbase、redis客户端去获取到维度数据进行维度扩充。

本案例采用MySQL创建维表，与创建MySQL sink表语法相同。

2.数据准备

创建源数据

重启kafka，创建Topic：  case_kafka_mysql

写入json格式的数据

  {"ts": "20201011","id": 8,"price_amt":211}

创建维度表

在MySQL中创建名为product_dim的表

CREATE TABLE `product_dim` (`id` bigint(11) NOT NULL,`coupon_price_amt` bigint(11) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

向数据表插入如下数据：

INSERT INTO `product_dim` VALUES (1, 1);
INSERT INTO `product_dim` VALUES (3, 1);
INSERT INTO `product_dim` VALUES (8, 1);

创建Sink表

在MySQL中创建名为sync_test_3的表

CREATE TABLE `sync_test_3` (`id` bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`ts` varchar(64) DEFAULT NULL,`total_gmv` bigint(11) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`id`),UNIQUE KEY `uidx` (`ts`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=5 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

3.配置任务

Flink SQL创建kafka源表

create table flink_test_3 (id BIGINT,ts VARCHAR,price_amt BIGINT,proctime AS PROCTIME ()
)with ('connector' = 'kafka','topic' = 'case_kafka_mysql','properties.bootstrap.servers' = '127.0.0.1:9092','properties.group.id' = 'flink_gp_test3','scan.startup.mode' = 'earliest-offset','format' = 'json','json.fail-on-missing-field' = 'false','json.ignore-parse-errors' = 'true','properties.zookeeper.connect' = '127.0.0.1:2181/kafka');

Flink SQL创建MySQL维表

create table flink_test_3_dim (id BIGINT,coupon_price_amt BIGINT
)
WITH ('connector' = 'jdbc','url' = 'jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/db01?characterEncoding=UTF-8','table-name' = 'product_dim','username' = 'root','password' = 'Admin','lookup.max-retries' = '3','lookup.cache.max-rows' = 1000);

WITH参数

参数	说明	类型	备注
lookup.cache.max-rows	指定缓存的最大行数。如果超过该值，则最老的行记录将会过期，会被新的记录替换掉。	Integer	默认情况下，维表Cache是未开启的。
lookup.cache.ttl	指定缓存中每行记录的最大存活时间。如果某行记录超过该时间，则该行记录将会过期。	Duration	默认情况下，维表Cache是未开启的。你可以设置lookup.cache.max-rows和 lookup.cache.ttl参数来启用维表Cache。启用缓存时，采用的是LRU策略缓存。
lookup.cache.caching-missing-key	是否缓存空的查询结果。	Boolean	参数取值如下： true（默认值）：缓存空的查询结果。 false：不缓存空的查询结果。
lookup.max-retries	查询数据库失败的最大重试次数。	Integer	默认值为3。

Flink SQL创建MySQL结果表

CREATE TABLE sync_test_3 (ts string,total_gmv bigint,PRIMARY KEY (ts) NOT ENFORCED) WITH ('connector' = 'jdbc','url' = 'jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/db01?characterEncoding=UTF-8','table-name' = 'sync_test_3','username' = 'root','password' = 'Admin');

编写计算任务

INSERT INTO sync_test_3
SELECTts,SUM(price_amt - coupon_price_amt) AS total_gmv
FROM(SELECTa.ts as ts,a.price_amt as price_amt,b.coupon_price_amt as coupon_price_amtFROMflink_test_3 as aLEFT JOIN flink_test_3_dim  FOR SYSTEM_TIME AS OF  a.proctime  as bON b.id = a.id)
GROUP BY ts;

核验数据

SELECT id, ts, total_gmv FROM sync_test_3;

这篇关于Flink流批一体计算（24）：Flink SQL之mysql维表实时关联的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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