目录 1.实时查询维表 2.预加载全量数据3.LRU 缓存4.广播变量1.实时查询维表 优点：维表数据实时更新，可以做到实时同步到。
缺点：访问压力大，如果失败会造成线程阻塞。实时查询维表是指用户在Flink算子中直接访问外部数据库。这种方式可以保证数据是最新的，但是当我们流计算数据过大，会对外部系统带来巨大的访问压力，比如：连接失败，连接池满等情况，就
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2023-08-04 11:56:56
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一 介绍本节主题多表连接查询复合条件连接查询子查询首先说一下，我们写项目一般都会建一个数据库，那数据库里面是不是存了好多张表啊，不可能把所有的数据都放到一张表里面，肯定要分表来存数据，这样节省空间，数据的组织结构更清晰，解耦和程度更高，但是这些表本质上是不是还是一个整体啊，是一个项目所有的数据，那既然分表存了，就要涉及到多个表连接查询了，比如说员工信息一张表，部门信息一张表，那如果我想让你帮我查一
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2023-10-30 20:07:19
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# Java与MySQL多表操作及Flink应用
在大多数实际应用中，数据通常存储在关系型数据库中，并且数据可能分散在多个表中。为了对这些数据进行有效的处理和分析，通常需要进行多表操作。本文将介绍如何使用Java语言与MySQL数据库进行多表操作，并结合Flink流处理框架进行数据处理。
## Java与MySQL多表操作
在Java中，我们可以使用JDBC（Java Database Co
1. Regular Joins历史数据也能关联上，进行关联的两个表长久保存在状态里，关联结果也是更新的 优点：可以保证两个表的数据一直可以关联上，数据不是同时到达的也可以关联上 缺点：两个表都缓存在状态中，会越来越大，每次进行checkpoint所需的时间就越长，最后导致flink反压，如果chenkpoint多次超时任务就会失败-- 创建学生表流表，数据再kafka中
CREATE TABLE
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2023-10-20 17:22:48
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# 多表聚合实现：Java + MySQL + Flink
在实际的数据处理过程中，经常需要对多个数据源进行聚合分析。这就需要我们将不同的数据表进行关联，并进行聚合操作。本文将介绍如何使用Java、MySQL和Flink实现多表聚合操作。
## 数据源介绍
在我们的示例中，假设有两个数据源：订单表和用户表。订单表包含订单ID、用户ID和订单金额等字段；用户表包含用户ID、用户名和用户地址等字
# Flink Sink 多表 MySQL Java
Apache Flink 是一个开源的流处理框架，提供了丰富的数据处理和分析能力。Flink 提供了多种 Sink（输出）的选项，包括将数据写入 MySQL 数据库。本文将介绍如何在 Java 中使用 Flink Sink 将数据写入 MySQL 数据库的多个表格。
## 准备工作
在开始之前，我们需要准备一些必要的工具和环境：
1.
原创
2023-09-28 23:02:02
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# 实现“mysql flink 查多表”流程详解
作为一名经验丰富的开发者，你要教会刚入行的小白如何实现“mysql flink 查多表”。下面我将为你详细介绍整个过程，并给出每一步所需的代码及注释。
## 流程步骤
下面是实现“mysql flink 查多表”的流程步骤表格：
```mermaid
pie
title 实现“mysql flink 查多表”流程步骤
"步骤1" : 连接
# Flink MySQL CDC 多表数据同步的简单介绍
Apache Flink 是一个强大的流处理框架，常用于实时数据处理和批处理。结合 MySQL 的变更数据捕获（Change Data Capture，CDC），我们可以实现对多张表的数据同步。在本文中，我们将讨论如何利用 Flink 的 MySQL CDC 进行多表数据同步，并提供代码示例以及简单的甘特图和关系图以帮助您理解。
##
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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2023-09-22 08:30:18
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# Flink SQL 查询 MySQL 多表
本文将介绍如何使用 Flink SQL 查询 MySQL 数据库中的多个表。Flink SQL 是 Flink 的 SQL 接口，通过 Flink SQL 可以使用 SQL 语句对数据进行处理和分析。在 Flink SQL 中，可以使用标准的 SQL 语句对 MySQL 数据库进行查询和操作。
## 准备工作
在开始之前，首先需要安装和配置好以
原创
2023-08-03 16:52:53
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CDC 是 Change Data Capture（变更数据获取）的简称。核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据或数据表的插入、更新以及删除等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。
原创
2022-01-12 14:29:00
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上篇博客提到 Flink SQL 如何 Join 两个数据流，有读者反馈说如果不打算用 SQL 或者想自己实现底层操作，那么如何基于 DataStream API 来关联维表呢？实际上由于 Flink DataStream API 的灵活性，实现这个需求的方式是非常多样的，但是大部分用户很难在设计架构时就考虑得很全面，可能会走不少弯路。针对于此，笔者根据工作经验以及社区资源整理了用 DataStr
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2023-08-03 15:21:25
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10、Flink join1、Regular Joins将两个关联表长存再状态中，可以一直关联上
会导致状态越来越大
和批处理关联结果是一样的-- 创建学生表流表，数据再kafka中
drop table student_join;
CREATE TABLE student_join (
id String,
name String,
age int,
gender STRING,
cl
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2023-10-12 12:18:06
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Flink SQL支持对动态表进行复杂而灵活的连接操作。 为了处理不同的场景，需要多种查询语义，因此有几种不同类型的 Join。默认情况下，joins 的顺序是没有优化的。表的 join 顺序是在 FROM 从句指定的。可以通过把更新频率最低的表放在第一个、频率最高的放在最后这种方式来微调 join 查询的性能。需要确保表的顺序不会产生笛卡尔积，因为不支持这样的操作并且会导致查询失败。 Flin
如何保证Exactly-Once语义 Flink通过实现"两阶段提交" 和 "状态保存" 来实现端到端的精准一致性语义。 分为以下几个步骤：开始事务： 创建一个临时文件夹，来写把数据写入到这个文件夹里面；预提交： 将内存中缓存的数据写入临时文件，并关闭；正式提交：将之前写完的临时文件放入目标目录下。这代表着最终的数据会有一些延迟；丢弃： &
SQL是开发人员与数据分析师必备的技能，Flink也提供了Sql方式编写任务，能够很大程度降低开发运维成本，这篇是flink join的终极篇SQL Join, 首先介绍sql join使用方式、然后介绍global join带来的状态存储成本及解决方式、最后从源码角度分析sql join实现。一、SQL JOIN使用方式对于sql join可
## 用Flink SQL实现MySQL CDC多表日志抽取
在实时数据处理领域，Change Data Capture（CDC）是一种常见的技术，用于捕获数据库中的数据变更并将其传送到其他系统进行处理。Flink作为一款流式计算引擎，提供了Flink SQL作为一种方便快捷的实时数据处理方式，结合MySQL数据库的CDC功能，可以实现多表日志的抽取和实时处理。
### 流程图
```mer
批处理经常要解决的问题是将两个数据源做关联Join操作。比如，很多手机APP都有一个用户数据源User，同时APP会记录用户的行为，我们称之为Behavior，两个表按照userId来进行Join。在流处理场景下，Flink也支持了Join，只不过Flink是在一个时间窗口上来进行两个表的Join。目前，Flink支持了两种Join：Window Join（窗口连接）和Interval Join（
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2023-10-21 11:20:38
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最近，社区提交了一个新的Proposal: 《Change threading-model in StreamTask to a mailbox-based approach》(来自Ververica的Stefan Richter, Piotr Nowojski)，用于改进当前StreamTask这一核心类的线程模型。这个Proposal可谓是千呼万唤始出来，从去年就开始讨论，之前一直
前言记不住那就写出来吧，感觉自己早晚一天会变成嘴炮。在数据库中的静态表上做 OLAP 分析时，两表 join 是非常常见的操作。同理，在流式处理作业中，有时也需要在两条流上做 join 以获得更丰富的信息。Flink DataStream API 为用户提供了3个算子来实现双流 join，分别是：1、join()；2、coGroup()；3、intervalJoin(), 另外其实还有两个算子，c
