摘要:今天和大家聊聊Flink双流Join问题.这是一个高频面试点,也是工作中常遇到的一种真实场景. 本文分享自华为云社区<万字直通面试:Flink双流JOIN>,作者:大数据兵工厂 . 如何保证Flink双流Join准确性和及时性.除了窗口join还存在哪些实现方式.究竟如何回答才能完全打动面试官呢..你将在本文中找到答案. 1 引子 1.1 数据库SQL中的JOIN 我们先来看看数据库SQL中的JOIN操作.如下所示的订单查询SQL,通过将订单表的id和订单详情表order_id关联,获取

package com.streamingjoin import org.apache.flink.api.common.state.{ValueState, ValueStateDescriptor} import org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic import org.apache.flink.streaming.api.functions.co.KeyedCoProcessFunction import org.apache

1. 获取窗口迟到的数据 主要流程就是给迟到的数据打上标签,然后使用相应窗口流的实例调用sideOutputLateData(lateDataTag),从而获得窗口迟到的数据,进而进行相关的计算,具体代码见下 WindowLateDataDemo package cn._51doit.flink.day10; import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.api.java.tup

1.dataset的join连接,通过key进行关联,一般情况下的join都是inner join,类似sql里的inner join key包括以下几种情况: a key expression a key-selector function one or more field position keys (Tuple DataSet only). Case Class Fields 2.inner join的几种情况 2.1 缺省的join,jion到一个Tuple2元组里 public st

聊什么 在<Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览>中我们介绍了JOIN算子的语义和基本的使用方式,介绍过程中大家发现Apache Flink在语法语义上是遵循ANSI-SQL标准的,那么再深思一下传统数据库为啥需要有JOIN算子呢?在实现原理上面Apache Flink内部实现和传统数据库有什么区别呢?本篇将详尽的为大家介绍传统数据库为什么需要JOIN算子,以及JOIN算子在Apache Flink中的底层实现原理和在实际使用中的优化! 什么是JOIN 在<Apache F

什么是JOIN 在<Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览>中我对JOIN算子有过简单的介绍,这里我们以具体实例的方式让大家对JOIN算子加深印象.JOIN的本质是分别从N(N>=1)张表中获取不同的字段,进而得到最完整的记录行.比如我们有一个查询需求:在学生表(学号,姓名,性别),课程表(课程号,课程名,学分)和成绩表(学号,课程号,分数)中查询所有学生的姓名,课程名和考试分数.如下 为啥需要JOIN JOIN的本质是数据拼接,那么如果我们将所有数据列存储在一张大表中,是不

源码分析基于flink1.14 Join是flink中最常用的操作之一,但是如果滥用的话会有很多的性能问题,了解一下Flink源码的实现原理是非常有必要的 本文的join主要是指flink sql的Regular join 也就是平时我们的双流join中普通的full join ,left join,right join 先找到calcite的relNode转换rule 会将逻辑节点logiceJoin转换成flink的FlinkLogicalJoin 接着看下哪里Rule会转换这个FlinkL

http://ifeve.com/flink-quick-start/ http://vinoyang.com/2016/05/02/flink-concepts/ http://wuchong.me/blog/2016/05/09/flink-internals-understanding-execution-resources/ 并行数据流 程序在Flink内部的执行具有并行.分布式的特性.stream被分割成stream partition,operator被分割成operator sub

Flink 学习 https://github.com/zhisheng17/flink-learning 麻烦路过的各位亲给这个项目点个 star,太不易了,写了这么多,算是对我坚持下来的一种鼓励吧! 本项目结构 2019/06/08 新增 Flink 四本电子书籍的 PDF,在 books 目录下: Introduction_to_Apache_Flink_book.pdf 这本书比较薄,处于介绍阶段,国内有这本的翻译书籍 Learning Apache Flink.pdf 这本书比较基础,

基于 Apache Flink 和规则引擎的实时风控解决方案 ​ 对一个互联网产品来说,典型的风控场景包括:注册风控.登陆风控.交易风控.活动风控等,而风控的最佳效果是防患于未然,所以事前事中和事后三种实现方案中,又以事前预警和事中控制最好.这要求风控系统一定要有实时性.本文就介绍一种实时风控解决方案.风控是业务场景的产物,风控系统直接服务于业务系统,与之相关的还有惩罚系统和分析系统,各系统关系与角色如下: 业务系统,通常是 APP + 后台 或者 web,是互联网业务的载体,风险从业务系统触发

本文根据 Apache Flink 系列直播课程整理而成,由 Apache Flink PMC,阿里巴巴高级技术专家 孙金城 分享.重点为大家介绍 Flink Python API 的现状及未来规划,主要内容包括:Apache Flink Python API 的前世今生和未来发展:Apache Flink Python API 架构及开发环境搭建:Apache Flink Python API 核心算子介绍及应用. 一.Apache Flink Python API 的前世今生和未来发展 1.

========================实时流量统计 1. 实时热门商品HotItems 每隔 5 分钟输出最近一小时内点击量最多的前 N 个商品. 抽取出业务时间戳,告诉 Flink 框架基于业务时间做窗口 • 过滤出点击行为数据 • 按一小时的窗口大小,每 5 分钟统计一次,做滑动窗口聚合( Sliding Window) • 按每个窗口聚合,输出每个窗口中点击量前 N 名的商品 2. 实时流量统计 NetworkFlow "实时流量统计" 对于一个电商平台而言,用户登 录

1.需求分析 订单是统计分析的重要的对象,围绕订单有很多的维度统计需求,比如用户.地区.商品.品类.品牌等等.为了之后统计计算更加方便,减少大表之间的关联,所以在实时计算过程中将围绕订单的相关数据整合成为一张订单的宽表.那究竟哪些数据需要和订单整合在一起? 如上图,由于在之前的操作(BaseDbTask)我们已经把数据分拆成了事实数据和维度数据,事实数据(绿色)进入 kafka 数据流(DWD 层)中,维度数据(蓝色)进入 hbase 中长期保存.那么我们在 DWM 层中要把实时和维度数据进行整

1. 维度查询 在上一篇中,我们已经把订单和订单明细表join完,本文将关联订单的其他维度数据,维度关联实际上就是在流中查询存储在 hbase 中的数据表.但是即使通过主键的方式查询,hbase 速度的查询也是不及流之间的 join.外部数据源的查询常常是流式计算的性能瓶颈,所以我们在查询hbase维度数据的基础上做一些优化及封装. phoenix查询封装 phoenix作为hbase的一个上层sql封装,或者叫做皮肤,可以使用标准的sql语法来使用hbase,我们做一些简单的查询hbase的工

支付宽表 支付宽表的目的,最主要的原因是支付表没有到订单明细,支付金额没有细分到商品上, 没有办法统计商品级的支付状况. 所以本次宽表的核心就是要把支付表的信息与订单明细关联上. 解决方案有两个 一个是把订单明细表(或者宽表)输出到 Hbase 上,在支付宽表计算时查询 hbase, 这相当于把订单明细作为一种维度进行管理. 一个是用流的方式接收订单明细,然后用双流 join 方式进行合并.因为订单与支付产 生有一定的时差.所以必须用 intervalJoin 来管理流的状态时间,保证当支付到达

前段时间详细地阅读了 <Apache Flink的流处理> 这本书,作者是 Fabian Hueske&Vasiliki Kalavri,国内崔星灿翻译的,这本书非常详细.全面得介绍了Flink流处理,并且以气象数据的例子讲解其中的使用,我把其中一些比较重要的句子做了比较,并且分享给大家.有一些我不是很理解,需要以后慢慢去消化,我就不做详细的展开. 一.传统的数据处理框架 1.1事务型处理 企业在日常业务运营过程中会用到各类基于web的应用,通常是业务系统,比如订单.客户系统等等   

http://flink.apache.org/news/2015/03/13/peeking-into-Apache-Flinks-Engine-Room.html   Join Processing in Apache Flink In this blog post, we cut through Apache Flink's layered architecture and take a look at its internals with a focus on how it handle

Flink系列文章 第01讲:Flink 的应用场景和架构模型 第02讲:Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现 第03讲:Flink 的编程模型与其他框架比较 第04讲:Flink 常用的 DataSet 和 DataStream API 第05讲:Flink SQL & Table 编程和案例 第06讲:Flink 集群安装部署和 HA 配置 第07讲:Flink 常见核心概念分析 第08讲:Flink 窗口.时间和水印 第09讲:Flink 状态与容错 我们在第 02

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因为目前我司使用的版本还是和Blink对齐的版本,所以本文还是先针对Blink中对于回撤的实现来进行源码分析. 概念 回撤这个概念,是流计算中特有的,简单理解起来就是将先前的计算结果回撤,那什么场景下会出现回撤呢?当"中间计算结果"被提前下发时,后续更新结果时,需要将先前的中间值回撤,并下发更新后的值.因此回撤的使用场景,主要是在会产生中间计算结果的场景. 在流计算中,因为上游的数据集是持续流入的,因此计算的结果都是中间结果.例如 group aggregate 计算中,每来一条数据,