# Flink 代码中获取 HBase 维表数据
Apache Flink 是一个开源的流处理框架，用于实现大规模数据流处理和事件驱动应用。在实时数据处理场景中，经常需要将流数据与维表数据进行关联，以丰富数据维度。HBase 是一个分布式列存储系统，常用于存储大规模的维表数据。本文将介绍如何在 Flink 代码中获取 HBase 维表数据。
## Flink 与 HBase 集成
在 Fli
原创
2024-07-27 07:04:20
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目录一、RocksDB 大状态调优1. 开启 State 访问性能监控2. 开启增量检查点和本地恢复3. 调整预定义选项4. 增大 block 缓存5. 增大 write buffer 和 level 阈值大小6. 增大 write buffer 数量7. 增大后台线程数和 write buffer 合并数8. 开启分区索引功能9. 参数设定案例二、Checkpoint 设置 一、RocksDB
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2023-08-30 11:44:09
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# Flink 代码中关联 HBase 维表的实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白理解如何在 Flink 代码中关联 HBase 维表。以下是实现这一功能的详细步骤和代码示例。
## 步骤概览
首先，让我们通过一个表格来了解整个流程的步骤：
| 序号 | 步骤 | 描述 |
|------|-
原创
2024-07-30 07:34:04
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1.概述Flink提供了三个模块来对集群进行安全验证，分别是HadoopModule、JaasModule、ZooKeeperModule。安全认证相关参数对应的类SecurityOptions。HadoopModule用来对使用UserGroupInformation进行身份验证的框架（kudu、hbase同步框架、hdfs等）进行认证配置。 JaasModule用来对使用JaasConfig进
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2023-09-04 13:32:22
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# 使用 Apache Flink 实现维表 HBase
Apache Flink 是一款强大的流处理框架，当我们需要实现流数据与维表数据的联合查询时，可以利用 HBase 存储维表数据。本文将指导你如何使用 Flink 实现维表 HBase。
## 1. 整体流程概述
为了便于理解，下面是实现过程的步骤和顺序。
| 步骤编号 | 步骤描述 |
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原创
2024-08-25 06:27:51
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# Flink 和 HBase 维表的应用
### 1. 什么是维表？
在数据处理和分析的场景中，维表（Dimension Table）是一个用于存储描述性信息的表。通常与事实表（Fact Table）关联，用以丰富数据内容并提供细致的上下文。维表在数据仓库和大数据处理中的应用广泛，比如提高查询的速率和效率。
### 2. Flink 和 HBase 简介
**Apache Flink**
原创
2024-08-17 07:40:49
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流计算中一个常见的需求就是为数据流补齐字段。因为数据采集端采集到的数据往往比较有限，在做数据分析之前，就要先将所需的维度信息补全。比如采集到的交易日志中只记录了商品 id，但是在做业务时需要根据店铺维度或者行业纬度进行聚合，这就需要先将交易日志与商品维表进行关联，补全所需的维度信息。这里所说的维表与数据
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2024-01-26 09:33:52
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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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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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2023-07-11 17:31:54
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在当今大数据处理的时代，使用 Apache Flink 进行流处理与批处理变得越来越普遍，然而在实际应用中，如何高效地将 Flink 的维表与 HBase 关联以优化性能仍然是一个值得探讨的领域。本篇文章将从不同的角度入手，深入探讨如何解决“Flink维表关联HBase性能”问题。
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### 协议背景
从大数据技术的发展时间轴来看，Flink 在 2015 年发布了 1.0 版本，其流
# Flink维表Join HBase的优化探索
随着大数据技术的快速发展，流式计算和实时分析逐渐成为数据处理的主流方式。Apache Flink 作为一款流式处理框架，提供了强大的实时数据处理能力。而HBase作为一个分布式、可扩展的NoSQL数据库，常用于存储大量的海量数据。结合Flink与HBase进行维表（维度表）Join操作的优化，成为了数据分析领域中的一项重要任务。
## 1. 维
为了解决公司数据统计，数据分析等各种问题，我们可以有很多手段，最常用的手段就是通过构建数据仓库的手段来实现我们的数据分析，数据挖掘等，其中，数据仓库基本上都是统计前一天的数据，或者最近一段时间的数据，这就决定了数据仓库一般都是使用离线的技术来实现，通过离线的技术手段，来实现前一天或者近一段时间的数据统计功能，为了解决数据统计的时效性问题，我们也可以通过实时的手段来构建数据仓库，通过流式API，结合
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2023-09-25 16:10:55
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FLink-14-Flink 状态State的TTL管理Flink 状态State的TTL管理1.updateTtlOnReadAndWrite()/updateTtlOnCreateAndWrite()2.StateTtlConfig.StateVisibility.NeverReturnExpired/ReturnExpiredIfNotCleanedUp3.cleanupStrategie
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2024-04-26 11:05:07
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引子流计算中一个常见的需求就是为数据流补齐字段。因为数据采集端采集到的数据往往比较有限，在做数据分析之前，就要先将所需的维度信息补全。比如采集到的交易日志中只记录了商品 id，但是在做业务时需要根据店铺维度或者行业纬度进行聚合，这就需要先将交易日志与商品维表进行关联，补全所需的维度信息。这里所说的维表与数据仓库中的概念类似，是维度属性的集合，比如商品维，地点维，用户维等等。在流计算中，这是一个典型
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2024-01-24 19:19:09
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目录表概念表标识表和视图临时表和永久表表定义创建 table 表对象创建 sql 表视图catalog什么是 catalog如何理解 hive catalog 表概念表标识表标识由3部分组成：catalog name （常用于标识不同的“源”， 比如 hive catalog， inner catalog 等）database name（通常语义中的“库”）table name（通常语义中的“表
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2024-04-15 23:32:42
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一、HBase Shell操作1、基本操作1）进入HBase客户端命令行[root@bigdata1 hbase]$ bin/hbase shell2）查看帮助命令hbase(main):001:0> help3）查看当前数据库中有哪些表hbase(main):002:0> list2、表的操作1）创建表hbase(main):002:0> create 'student','i
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2024-06-14 20:08:53
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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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2023-09-04 10:49:37
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Flink什么是CDC？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INSERT、更新UPDATE、删除DELETE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。1. 环境准备mysqlhbaseflink 1.13.5 on
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2024-04-15 18:03:56
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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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Flink获取HBase的过程记录
在处理实时大数据时，Apache Flink与HBase的结合可以带来高效的数据处理能力。Flink作为一个流处理框架，具有低延迟、高吞吐量的特点，而HBase作为NoSQL数据库，适合存储结构化和半结构化的数据。这篇文章将详细探讨如何将这两个技术结合，以便高效获取和处理HBase中的数据。
## 背景定位
首先，让我们定位一下技术背景。随着数据处理需求的
