原文:flink中定时加载维表

在流处理程序中,往往会涉及到关联维表的操作 对于维表数据量较大的:我们可以使用异步IO Guava Cache的方式,通过访问本地缓存来关联数据,缓存中没有的数据通过异步IO去查询,将查询的结果put到Guava Cache中,通过Guava Cache的缓存失效来做到维表数据的定时更新。 对于维表数据量较小的表,可以尝试全量加载到内存中,这样会使我们程序的处理效率更快。 下面来介绍一下,自己在开 ...

2021-08-26 16:30 0 145 推荐指数:

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Flink 定时加载外部数据

), 所以对应配置就只有10条数据,配置是会定时修改的(比如跑批补充数据),配置的修改必须在一定时间内 ...

Sun Sep 29 04:47:00 CST 2019 1 3975
Flink的双流join和join

一、双流join 在数据库的静态上做OLAP分析时,两join是非常常见的操作。同理,在流式处理作业,有时也需要在两条流上做join以获得更丰富的信息。 1、Tumbling Window Join 代码示例: 2、Sliding Window Join ...

Thu Jan 07 19:46:00 CST 2021 0 1530
Flink关联方式

一般存储在 MySQL/HBase/Redis ,这些数据存在定时更新,需要我们根据业务进行关联 ...

Thu Jul 02 18:12:00 CST 2020 1 5690
实时数仓|Flink SQL之join

是数仓的一个概念,的维度属性是观察数据的角度,在建设离线数仓的时候,通常是将与事实进行关联构建星型模型。在实时数仓,同样也有与事实的概念,其中事实通常存储在kafka通常存储在外部设备(比如MySQL,HBase)。对于每条流式数据,可以关联一个 ...

Sat Aug 08 07:14:00 CST 2020 0 2837
Flink实时查询优化-旁路缓存

一、背景说明: 在目前实时数仓,由于具有主键唯一性的特点,Hbase/Redis通常作为存放选择 Hbase:数据存于磁盘具有持久性但是查询效率慢。 Redis:数据存于内存查询效率高,但多数据量大时候占用资源多。 基于旁路缓存思想,对存储的优化的思路为: ...

Fri May 07 22:42:00 CST 2021 0 980
实时数仓|Flink SQL之join

点击上方“蓝字”关注我们 是数仓的一个概念,的维度属性是观察数据的角度,在建设离线数仓的时候,通常是将与事实进行关联构建星型模 ...

Wed Jun 10 16:25:00 CST 2020 0 3732
Flink Join/双流Join 方法总结

一、背景 事实通常存储在kafka通常存储在外部设备(比如MySQL,HBase)。对于每条流式数据,可以关联一个外部数据源,为实时计算提供数据关联查询。可能是会不断变化的,在JOIN时,需指明这条记录关联快照的时刻。需要注意是,目前Flink SQL的JOIN ...

Tue Dec 07 07:44:00 CST 2021 0 3604
 
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