Flink 实时计算 - 维表 Join 的实现

发布网友发布时间：2024-10-24 14:52

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热心网友时间：2024-10-29 06:16

Flink 1.9 版本引入了里程碑式的Blink Table/SQL功能，并强化了批流一体化，标志着Flink SQL的进一步发展。本文主要探讨Flink SQL中的维表 Join 实现，这是一个在SQL任务中常见的操作。维表是带有额外数据属性的关联表，通过主键与源数据结合获取更全面的信息，可以存储在MySQL或NoSQL数据库中，如HBase。

在Flink 1.9中，维表功能是通过Blink Planner实现的，用户需自定义LookupableTableSource接口。LookupableTableSource接口的关键在于isAsyncEnabled方法，它标识表是否支持异步访问。如果为真，系统会返回异步函数以提高吞吐率。接口中包含getLookupFunction和getAsyncLookupFunction方法，前者为同步访问，后者为异步，用户可根据需求选择使用。

同步函数getLookupFunction需要自定义TableFunction，其中open方法用于初始化外部数据源client，eval方法则是处理数据的关键，通过collect()将关联后的数据传递给下游。异步函数则需使用CompletableFuture处理异步访问结果，同时考虑使用缓存优化性能，避免频繁访问外部数据源。

总结来说，Flink 1.9的维表功能允许用户根据实际需求定制，通过自定义LookupableTableSource接口来实现。Flink SQL的升级为用户提供了更多选择，期待Flink在未来的版本中带来更多创新。想深入了解Flink学习资源，可关注我的个人公众号LakeShen，获取更多原创内容和资源推荐。