1、ETL背景在我们实时数仓日常工作中，经常会有一些实时的需求，这些需求往往都是一些拉宽的需求。为了给实时数仓来进行OLAP对来进行Ad-hoc查询，但是我们工作中一些维度表的数据是会发生变化的，可能是缓慢变化维度。那么这个时候就需要进行flink连接其他数据源来进行查询。那么这个时候我们肯定可以想到就是来一条查一次，这个是肯定可以做到的。但是在大数据场景下，我们是不是会觉得有点慢呢？我们是否有更
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2023-07-11 16:58:08
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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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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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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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1、维表关联的典型场景和考量标准1.1、维表关联的典型场景在实时数仓中，我们经常需要做维表关联，但是用户维表一般在业务数据库中，业务方是不允许大数据部门直接到业务数据库进行维表关联，因为这会影响线上业务。此时我们需要将用户维表采集到大数据平台，然后事实表就可以直接跟维表进行关联，从而生成事实宽表，具体场景如下图所示。 在生产环境中，我们通过数据采集平台将用户维表采集到大数据平台，然后事实表跟用户维
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2023-10-10 21:49:26
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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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2023-07-26 11:09:20
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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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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 SQL 与 MySQL 维表的丢数处理指南
在数据处理的场景中，Flink 是一款强大的流处理引擎，而在许多项目中，MySQL 用于存储维表数据。然而，在一些情况下，可能会出现维表中的数据丢失或不一致的情况。本文将指导初学者如何使用 Flink SQL 处理 MySQL 中的维表数据，确保数据的完整性与一致性。
## 流程概述
下面是处理流程的步骤，总结成表格如下：
| 步
作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队流计算 Oceanus 简介流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。本文将您详
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2023-07-27 19:50:59
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文章目录背景LookupableTableSource实例讲解源码解析JdbcTableSourceJdbcLookupFunction 背景在流式计算中，维表是一个很常见的概念，一般用于sql的join中，对流式数据进行数据补全，比如我们的source stream是来自日志的订单数据，但是日志中我们只是记录了订单商品的id，并没有其他的信息，但是我们把数据存入数仓进行数据分析的时候，却需要商
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2023-09-25 13:33:44
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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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## 用 Flink 和 MySQL 实现维表
在大数据处理中，维表是非常重要的概念。它用于存储将在数据流处理过程中使用到的参考数据，例如产品信息、用户信息等。在 Flink 中，我们可以通过结合 MySQL 数据库来实现维表功能。
### 为什么选择 MySQL？
MySQL 是一个流行的关系型数据库，具有稳定性和性能良好的特点。在实际应用中，我们可以将维表数据存储在 MySQL 中，通过
原创
2024-05-25 04:17:44
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# Apache Flink 中的 MySQL 维表使用指南
在大数据处理领域，Apache Flink 以其实时处理能力和强大的计算模型而受到青睐。而在 Flink 作业中，处理多维数据时，如何有效引用维表（即静态数据表）就成了一个关键问题。本文将重点介绍如何在 Flink 中使用 MySQL 作为维表，并给出相应的代码示例和状态流图帮助理解。
## 维表的概念
在数据处理过程中，维表通常
原创
2024-09-28 04:32:06
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摘要：本文由民生银行王健、文乔分享，主要介绍民生银行 Flink SQL CDC 实践以及一致性分析。内容包括：背景什么是 Flink SQL CDC ConnectorsFlink SQL CDC 原理介绍三种数据同步方案Flink SQL CDC + JDBC Connector 同步方案验证Flink SQL CDC + JDBC Connector 端到端一致性分析Flink SQL CD
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2024-05-28 21:49:39
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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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摘要：华为Flink可视化开发平台FlinkServer作为自研服务，能够提供比原生flinksql接口更强的企业级特性，比如任务的集中管理，可视化开发，多数据源配置等。
华为云社区《华为FusionInsight MRS实战 - Flink增强特性之可视化开发平台FlinkSever开发学习》，作者：晋红轻。背景说明随着流计算的发展，挑战不再仅限于数据量和计算量，业务变得越来越复杂。如何
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2024-04-30 16:32:28
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摘要：华为Flink可视化开发平台FlinkServer作为自研服务，能够提供比原生flinksql接口更强的企业级特性，比如任务的集中管理，可视化开发，多数据源配置等。作者：晋红轻背景说明随着流计算的发展，挑战不再仅限于数据量和计算量，业务变得越来越复杂。如何提高开发者的效率，降低流计算的门槛，对推广实时计算非常重要。SQL 是数据处理中使用最广泛的语言，它允许用户简明扼要地展示其业务逻辑。Fl
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2024-03-23 17:02:37
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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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本期示例：将对电商实时订单进行聚合计算，分以下两个维度进行：1. 统计每 1 分钟的订单数量、用户数量、销售额、商品数2. 统计每个分类的订单总数量、用户总数量（未去重）、销售额、商品数 流程说明： 1. 通过模拟电商平台订单简要数据，向 Kafka 消息队列中推送 mq 数据；2. 通过 flink 集群，建立 SQL 流批处理任务；3.Kafka 做为 SQL 数据流的输入源，
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2023-11-04 23:13:20
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