# Flink缓存MySQL维度表实现指南
## 引言
在Flink流处理中，使用维度表可以进行实时的关联查询，提供更丰富的数据分析和处理能力。而将MySQL维度表缓存到Flink内存中，可以提高查询的响应速度和减少对外部系统的依赖。本文将介绍如何在Flink中实现缓存MySQL维度表的步骤和相应的代码示例。
## 整体流程
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分布式缓存Flink提供了一个分布式缓存，类似于hadoop，可以使用户在并行函数中很方便的读取本地文件，并把它放在taskmanager节点中，防止task重复拉取。此缓存的工作机制如下：程序注册一个文件或者目录(本地或者远程文件系统，例如hdfs或者s3)，通过ExecutionEnvironment注册缓存文件并为它起一个名称。当程序执行，Flink自动将文件或者目录复制到所有taskman
6. Flink 的 kafka 连接器有什么特别的地方？Flink源码中有一个独立的connectors模块，所有的其他connector都依赖于此模块，Flink 在1.9版本发布的全新kafka连接器，摒弃了之前连接不同版本的kafka集群需要依赖不同版本的connector这种做法，只需要依赖一个connector即可。7. 说说 Flink的内存管理是如何做的?Flink 并不是将大量对
## 如何实现flink sql加载mysql维度表
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在flink sql中加载mysql维度表。这是一个常见的需求，通常用于数据分析和处理中。在本文中，我将为你详细地介绍整个流程，并提供每一步所需的代码示例。
### 流程概述
下面是加载mysql维度表的整个流程，我们可以用表格来展示：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
作者：龙逸尘，腾讯 CSIG 高级工程师背景介绍维表（Dimension Table）是来自数仓建模的概念。在数仓模型中，事实表（Fact Table）是指存储有事实记录的表，如系统日志、销售记录等，而维表是与事实表相对应的一种表，它保存了事实表中指定属性的相关详细信息，可以跟事实表做关联；相当于将事实表上经常重复出现的属性抽取、规范出来用一张表进行管理。在实际生产中，我们经常会有这样的需求，以原
第一篇Flink的简单记录比起SparkStreaming优势1 自定义三种时间的处理
例如自定义设定字段值为数据时间，而不是根据机器默认时间
2 State 支持更复杂的逻辑
3 window窗口
4 流对比微批
watermark避免网络等原因导致乱序数据带来的计算不正确/CEP API等算子状态 Operatior State 和 键控状态 Keyed StateState 托管状态。
LRULRU(Least Recently Used)，最近最少使用缓存淘汰算法，认为最近访问过的数据在将来被访问的概率也比较大，当内存达到上限去淘汰那些最近访问较少的数据。在Flink中做维表关联时，如果维表的数据比较大，无法一次性全部加载到内存中，而在业务上也允许一定数据的延时，那么就可以使用LRU策略加载维表数据。但是如果一条维表数据一直都被缓存命中，这条数据永远都不会被淘汰，这时维表的数据
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2023-08-22 09:08:28
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维表Join尝鲜什么是维表维表，维度表的简称，来源于数据仓库，一般用来给事实数据补充信息。假设现在有一张销售记录表。销售记录表里面的一条销售记录就是一条事实数据，而这条销售记录中的地区字段就是一个维度。通常销售记录表里面的地区字段是地区表的主键，地区表就是一张维表。更多的细节可以面向百度/谷歌编程。为什么Flink中需要维表以流计算为例，一般情况下，消费的消息中间件中的消息，是事实表中的数据，我们
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2023-07-11 18:40:51
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一、简介JobManager 具有许多与协调 Flink 应用程序的分布式执行有关的职责：它决定何时调度下一个 task（或一组 task）、对完成的 task 或执行失败做出反应、协调 checkpoint、并且协调从失败中恢复等等。这个进程由三个不同的组件组成ResourceManager、Dispatcher、JobMaster。需对JobManager 内存详细了解，以及内存在整体上以及细
## Flink 注册 Hive 维度表
作为一名经验丰富的开发者，你要教会一位刚入行的小白如何实现“Flink 注册 Hive 维度表”。在这篇文章中，我将为你详细介绍整个流程，并提供每一步所需的代码和解释。
### 流程概述
下面是实现“Flink 注册 Hive 维度表”的整个流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建一个 Flink Strea
Flink是一个流处理框架，而HBase是一个分布式NoSQL数据库。在实际应用中，我们经常需要将维度表存储在HBase中，并在Flink任务中使用这些维度表进行数据处理。本文将介绍如何使用Flink将维度表存储到HBase，并在Flink任务中使用这些维度表。
首先，我们需要了解维度表的概念。维度表是用于描述业务对象属性的表，通常包含了业务对象的各种维度信息。在数据分析和数据处理中，维度表经常
摘要：作为短视频分享跟直播的平台，快手有诸多业务场景应用了 Flink，包括短视频、直播的质量监控、用户增长分析、实时数据处理、直播 CDN 调度等。此次主要介绍在快手使用 Flink 在实时多维分析场景的应用与优化。主要内容包括：Flink 在快手应用场景及规模快手实时多维分析平台SlimBase-更省 IO、嵌入式共享 state 存储Flink 在快手应用场景及规模首先看 Flink 在快手
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
分析&回答根据我们业务对维表数据关联的时效性要求，有以下几种解决方案： 1、实时查询维表实时查询维表是指用户在Flink 的Map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。最后，为了保证连接及时关闭和释放，一定要在最后的 close 方式释放连接，否则会将 MySQL 的连接数打满导致任务失败。一般我们在查询小数据量的维表情况下才使用这
一、Flink Job的提交流程用户提交的Flink Job会被转化成一个DAG任务运行，分别是：StreamGraph、JobGraph、ExecutionGraph，Flink中JobManager与TaskManager，JobManager与Client的交互是基于Akka工具包的，是通过消息驱动。整个Flink Job的提交还包含着ActorSystem的创建，JobManager的启动
这个文章是根据 【实时数仓篇】基于 Flink 的典型 ETL 场景实现 写的，对视频中讲解的四种维表Join分别实现了一些Demo。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
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2023-07-24 15:56:02
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一、双流Join源日志在详细代码中展示1、inner joinjoin() 算子提供的语义为"Window join"，即按照指定字段和（滚动/滑动/会话）窗口进行 inner join。 如下示例是曝光日志和点击日志的inner join//1、inner join
DataStream<String> innerJoinStream = clickTupleStream
一 场景介绍 在维度模型中，数据通常被划分为维度和事实两大阵营，而维度通常是渐变(Kimball维度模型领域通常称呼这种维度为缓慢变化维度或者又被称为渐变维度)的，这种场景下，要求我们在维表建模过程中，要更多的考虑维度版本的变化，保存维度变化的维表模型可以方便在ETL和应用过程中可以让事实数据匹配自己对应
线上使用的flink版本是1.8的版本，对flink-sql支持有限。2020年flink出来了1.11的稳定版本，一直没有机会使用。近期使用1.11版本进行了尝试。目前实时数仓架构我们目前ods-dw层是合并的，ods层格式化打宽之后，dwd层使用了异步io的方式进行了补维操作。dwd层数据落地是使用streamflieink的方式重写partition函数5分钟落地到hdfs.我们的dw层分区
Flink 异步I/O
1.概述
在与外部系统交互（用数据库中的数据扩充流数据）的时候，需要考虑与外部系统的通信延迟对整个流处理应用的影响。
简单地访问外部数据库的数据，比如使用 MapFunction，通常意味着同步交互： MapFunction 向数据库发送一个请求然后一直等待，直到收到响应。在许多情况下，等待占据了函数运行的大部分时间。
