# Flink 流表 JOIN MySQL 表实例
Apache Flink 是一个流处理框架，可以用于实时数据处理，支持轻松处理大规模数据流。本文将通过一个示例，介绍如何在 Flink 中将流表与 MySQL 表进行连接（JOIN）。在本文中，我们将讲解关键概念，逐步展示代码示例，并最终总结该技术的应用场景。
## 基础概念
在开始之前，我们需要了解以下一些基本概念：
- **流表**：
原创
2024-10-27 03:15:03
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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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，作者左右前言实时数仓，难免会遇到join维表的业务。现总结几种方案，供各位看官选择：查找关联（同步，异步）状态编程,预加载数据到状态中，按需取冷热数据广播维表Temporal Table JoinLookup Table Join查找关联查找关联就是在主流数据中直接访问外部数据（mysql，redis，impala ...）去根据主键或者某种关键条件去关联取值。适合: 维表数据量大，但是主数据不
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2023-08-03 19:04:04
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先来看看对比一下以前的join，如果对于普通的关系型数据库，我们很容易就想到join应该怎么做的，先来两个场景。场景一加入要计算某天对于第7天的留存率，那么对于传统关系型数据库来说，我们只需要计算出留存用户，然后和当天的用户活跃数去做个比值就OK了。insert into retention_user
select a.id,b.id
from a left join b on a.id = b
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2023-12-21 12:10:45
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问题导读1.流处理和批处理分别入口是什么？2.对于本地和远程运行程序，都可以使用哪个函数？3.Flink数据源分为哪两类？4.Flink DataStream和DataSet source都是基于什么格式？5.Flink中kafka source是否为自定义？执行环境为了开始编写Flink程序，我们首先根据自己的需要，可以获得现有的或创建一个执行环境（executionenvironment）。
维表是数仓中的一个概念，维表中的维度属性是观察数据的角度，在建设离线数仓的时候，通常是将维表与事实表进行关联构建星型模型。在实时数仓中，同样也有维表与事实表的概念，其中事实表通常存储在kafka中，维表通常存储在外部设备中(比如MySQL，HBase)。对于每条流式数据，可以关联一个外部维表数据源，为实时计算提供数据关联查询。维表可能是会不断变化的，在维表JOIN时，需指明这条记录关联维表快照的时
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2023-09-04 10:49:37
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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
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2020-10-24 20:41:00
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声明：本系列博客是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》常见的维表Join方式有四种：预加载维表 热存储维表
原创
2021-06-11 23:09:25
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声明：本系列博客是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》常见的维表Join方式有四种：预加载维表 热存储维
原创
2021-06-11 23:09:44
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EventTime在Flink的流式处理中，绝大部分的业务都会使用eventTime，一般只在eventTime无法使用时，才会被迫使用ProcessingTime或者IngestionTime。 如果要使用EventTime，那么需要引入EventTime的时间属性，引入方式如下所示： 在 Flink 中我们可以通过下面的方式进行 Time 类型的设置 ：env.setStreamTimeCha
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2024-03-19 16:31:04
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维表是数仓中的一个概念，维表中的维度属性是观察数据的角度，在建设离线数仓的时候，通常是将维表与事实表进行关联构建星型模型。在实时数仓中，同样也有维表与事实表的概念，其中事实表通常存储在kafka中，维表通常存储在外部设备中(比如MySQL，HBase)。对于每条流式数据，可以关联一个外部维表数据源，为实时计算提供数据关联查询。维表可能是会不断变化的，在维表JOIN时，需指明这条记录关联维表快照的时
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2023-07-31 21:33:03
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目录一、inner join二、sliding-inner-join三、session-inner-join四、left-join五、interval-join 一、inner join 两个流中的数据，通过join连接，在通过where和equalsTo条件判断后，条件成立并且处在同一个窗口内的数据会
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2023-10-12 07:44:03
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维表是数仓中的一个概念，维表中的维度属性是观察数据的角度，补充事实表的信息。在实时数仓中，同样也有维表与事实表的概念，其中事实表通常为kafka的实时流数据，维表通常存储在外部设备中(比如MySQL，HBase)。对于每条流式数据，可以关联一个外部维表数据源，为实时计算提供数据关联查询。维表可能是会不断变化的，在维表JOIN时，需指明这条记录关联维表快照的时刻。 本文主要介绍1、流表和维表的区别2
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2023-08-31 20:22:50
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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
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2024-06-07 09:17:20
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# Flink CDC MySQL维表Join实现流程
## 1. 简介
在Flink中，CDC（Change Data Capture）是一种用于捕获和传递数据库的变更数据的技术。而维表Join是一种常见的数据处理操作，用于将流数据与维表进行关联。本文将介绍如何使用Flink CDC和MySQL维表Join来实现流数据的实时处理。
## 2. 流程概述
下面的表格展示了实现Flink C
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2023-12-13 10:00:35
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# 使用Flink SQL进行Kafka流表与MySQL维表的联接
Apache Flink是一个开源流处理框架，专门用于实时数据处理。其SQL功能允许开发者使用SQL语法来操作流数据。这篇文章将介绍如何使用Flink SQL对Kafka流表和MySQL维表进行连接（JOIN），并给出相应的代码示例。
## 1. 背景知识
在大数据处理中，实时数据流和静态维度数据常常需要结合起来进行分析。K
现在最新版本的flink1.6版本现在还不支持直接用SQL来实现流与维表的join。这里打个广告我们团队已经实现了这个功能并且开源 https://github.com/DTStack/flinkStreamSQL这里先解释下什么是维表；维表是动态表，表里所存储的数据有可能不变，也有可能定时更新，但是更新频率不是很频繁。在业务开发中一般的维表数据存储在关系型数据库如mysql，oracle等，也可
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2023-09-27 13:42:37
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第一章 Flink简介 1.1 初识Flink Flink起源于Stratosphere项目，Stratosphere是在2010~2014年由3所地处柏林的大学和欧洲的一些其他的大学共同进行的研究项目，2014年4月Stratosphere的代码被复制并捐赠给了Apache软件基金会，参加这个孵化项目的初始成员是Stratosphere系统的核心开发人员，2014年12月，Flink一跃成为Ap
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2024-06-18 11:05:42
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声明：本系列博客是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》1Join 的概念2 Streaming SQL JoinFlink DataStream Join...
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2021-06-10 20:22:54
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1 Join 的概念 2 Streaming SQL Join Flink DataStream Join 4 Flink 案例实战演练
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2020-10-24 20:29:00
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