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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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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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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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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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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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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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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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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Flink Sql Gateway是Flink集群的“任务网关”，支持以rest api的形式提交查询、插入、删除等任务。 官网推荐与Flink jdbc driver搭配使用，不过jdbc driver限制了很多功能，如果自己开发数据平台，最好还是直接使用sql gateway。想要透彻的使用sql gateway，需要了解一下问题：1 如何处理并发请求？多个提交怎么处理？2
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2024-03-30 09:23:18
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一、需求背景分析flink sql在维表关联时，会有一个场景：当右表的数据量比较大且有些数据虽然符合join条件，但其实对于下游来说数据可能没用，这样就浪费了flink的计算资源，且拉低了数据处理能力。如果在join前就把维表的数据进一步过滤，然后再join，这样就会使减轻“无用数据”对flink内存的占用，提高计算能力，进而优化数据处理的能力。有两个思路可以解决这个问题， 一是将维表在join前
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2024-05-05 17:51:03
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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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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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# Flink SQL作业中的Hive维表使用指南
## 引言
随着大数据技术的快速发展，Flink作为一种强大的流处理框架越发受到关注。在实际应用中，Flink常常结合Hive来处理和分析海量数据。本文将探讨Flink SQL作业如何使用Hive维表，并通过代码示例做详细说明，帮助读者更好地理解这一技术。
## 什么是Hive维表？
Hive维表通常用于存储相对静态的数据，如用户信息、商
原创
2024-10-20 04:51:45
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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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一、Regular JoinsRegular Join是最通用的join类型。在这种join下，join两侧表的任何新纪录或变更都是可见的，并会影响整个join的结果。如下代码，如果左边表有一条新纪录，那么在Product.id相等的情况下，它将和右表之前和之后的所有记录进行join。SELECT * FROM Orders
INNER JOIN Product
ON Orders.product
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2024-06-06 06:53:50
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Flink Sql1、简介2、网址3、SQL客户端4、Queries5、Create6、Drop7、Alter8、Insert9、ANALYZE10、Describe11、Explain12、Use13、Show14、Load15、Unload16、Set17、Reset18、Jar19、Windowing TVF19.1、TUMBLE（滚动窗口）19.2、HOP（滑动窗口）19.3、CUMUL
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2023-11-29 16:03:20
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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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2023-08-30 16:03:30
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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
