Flink实时电商数仓（五）

本文主要是介绍Flink实时电商数仓（五），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！

FlinkSQL的join

1. Regular join普通join，两条流的数据都时存放在内存的状态中，如果两条流数据都很大，对内存压力很大。
2. Interval Join: 适合两条流到达时间有先后关系的；一条流的存活时间短，一条流的存活时间长。
3. Lookup Join：适合主流特别大，从流特别小的情况；主流数据没到达一条，就会去查询从流的每一条数据。主流数据不存储在内存中。
   • 语法：主流使用时必须有处理时间，proctime as PROCTIME()
   • 在从流表名和别名之间添加 FOR SYSTEM_TIME AS OF c.proc_time
   • 参数位置，官网->application Development -> Table API & SQL -> Configuration, 在该网页搜索lookup即可查询到相应参数配置，比如：
     • table.exec.async-lookup.buffer-capacity: 缓冲队列的大小
     • table.exec.async-lookup.output-mode:数据输出的模式，是否有序
     • table.exec.async-lookup.timeout：lookup超时时间

交易域下单事务事实表

1. 交易事务关联的表总共有四个表
   • order_detail
   • order_info
   • order_detail_activity
   • order_detail_coupon
2. 设置ttl状态生存时间，设置网络波动延迟时间为5s
3. 关联四张表获取到订单明细表，order_detail和order_info使用内连接即可，活动和优惠券表使用left join即可。
4. 核心业务编写
   • 读取topic_db数据
   • 筛选订单详情order_detail表数据
   • 筛选订单信息表order_info
   • 筛选订单详情活动关联表
   • 筛选订单详情优惠券关联表
   • 将四张表join合并
   • 写出到kafka中：一旦使用了left join，会产生撤回流，此时如果需要将数据写出到kafka，不能使用kafka连接器，必须使用upsert kafka连接器。
     • upsert kafka必须声明主键

这篇关于Flink实时电商数仓（五）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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