维表专题
袋鼠云研发手记 | 开源·数栈-扩展FlinkSQL实现流与维表的join
作为一家创新驱动的科技公司，袋鼠云每年研发投入达数千万，公司80%员工都是技术人员，袋鼠云产品家族包括企业级一站式数据中台PaaS数栈、交互式数据可视化大屏开发平台Easy[V]等产品也在迅速迭代。在进行产品研发的过程中，技术小哥哥们能文能武，不断提升产品性能和体验的同时，也把这些提升和优化过程记录下来，现录入“袋鼠云研发手记”专栏中，以和业内童鞋们分享交流。 下为“袋鼠云研发
【flink番外篇】15、Flink维表实战之6种实现方式-完整版（2）
Flink 系列文章 一、Flink 专栏 Flink 专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。 1、Flink 部署系列 本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。 2、Flink基础系列 本部分介绍Flink 的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastream api用法、四大基石等内容。 3、Flik Table API和SQL基础系列 本部
【flink番外篇】15、Flink维表实战之6种实现方式-通过广播将维表数据传递到下游
Flink 系列文章 一、Flink 专栏 Flink 专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。 1、Flink 部署系列 本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。 2、Flink基础系列 本部分介绍Flink 的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastream api用法、四大基石等内容。 3、Flik Table API和SQL基础系列 本部
Flink 维表关联方案
Flink 维表关联方案 1、Flink DataStream 关联维表 1）概述 1.分类 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） 维表变更日志关联（Reference Data Change Stream） 根据实现上的优化可以衍生出多种关联方式，且这些优
Flink流批一体计算（24）：Flink SQL之mysql维表实时关联
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 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DataSt
构建 hive 时间维表
众所周知 hive 的时间处理异常繁琐且在一些涉及日期的统计场景中会写较长的 sql，例如：周累计、周环比等；本文将使用维表的形式降低时间处理的复杂度，提前计算好标准时间字符串未来可能需要转换的形式。 一、表设计 结合业务场景常用的时间字符串格式为 yyyyMMdd，因此我们将这种格式字段作为维表的关联键，用来派生剩下的字段，例如 yyyy-MM-dd、yyyy/MM/dd、yyyy、M
构建 hive 时间维表
众所周知 hive 的时间处理异常繁琐且在一些涉及日期的统计场景中会写较长的 sql，例如：周累计、周环比等；本文将使用维表的形式降低时间处理的复杂度，提前计算好标准时间字符串未来可能需要转换的形式。 一、表设计 结合业务场景常用的时间字符串格式为 yyyyMMdd，因此我们将这种格式字段作为维表的关联键，用来派生剩下的字段，例如 yyyy-MM-dd、yyyy/MM/dd、yyyy、M
Flink 维表关联
1、实时查询维表 实时查询维表是指用户在 Flink 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。但是，当我们的流计算数据过大，会对外 部系统带来巨大的访问压力，一旦出现比如连接失败、线程池满等情况，由于我们是同步调用，所以一般会导致线程阻塞、Task 等待数据返回，影响整体任务的吞吐量。而且这种方案对外部系统的 QPS 要求较高，在大数据实时
hive数仓建立时间维表
目录 1.首先利用python中的datetime模块获取到我们想要的日期2.接着将获取到的日期加载到hdfs中1）建立存放日期的预处理表2）将数据导入预处理表中 3.通过sql处理获得我们想要的维表1）新建时间维表2）sql处理并写入时间维表3）检验数据结果 1.首先利用python中的datetime模块获取到我们想要的日期 import datetime# 现在的时间
Flink 维表 Join 实践|附四种方式的源码
常见的维表Join方式有四种： 预加载维表热存储维表广播维表Temporal table function join 下面分别使用这四种方式来实现一个join的需求，这个需求是：一个主流中数据是用户信息，字段包括用户姓名、城市id；维表是城市数据，字段包括城市ID、城市名称。要求用户表与城市表关联，输出为：用户名称、城市ID、城市名称。 用户表表结构如下： 城市维表表结构如下： 1、 预加载