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flink双流JOIN原理

JOIN简介 谈flink双流JOIN之前，我们先谈一下大家最熟悉的mysql表join，我们知道表join有如下几种，具体区别就不在介绍了。那么流的join和表的join有什么区别呢？本文我们介绍一下。 CROSS JOIN - 交叉连接，计算笛卡儿积； INNER JOIN - 内连接，返回满足条件的记录； OUTER JOIN

OneData方法论-维度表设计

维度设计 维度的概念 维度是维度建模的基础和灵魂。在维度建模中，将度量称为“事实”，将环境描述为“维度”，维度是用于分析事实所需要的多样环境。 维度表中的列，称为维度属性。维度属性是查询约束条件、分组和报表标签生成的基本来源，是数据易用性的关键。维度的作用一般是查询

MySQL 到 ElasticSearch 宽表构建和同步CloudCanal实战

简述 CloudCanal 2.0.X 版本近期支持了宽表构建能力，在数据预处理领域向前走了一步。 方案特点 相对灵活，对业务数据和结构贴合性好能很好的支持事实表与维表打宽表需求 本文以 MySQL 到 ElasticSearch6 单事实表双维表为案例，介绍 CloudCanal 宽表构建和同步的操作步骤。 技术

Flink 实践教程-进阶（1）：维表关联

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

时间维表的存储过程

一、功能描述 创建一个存储过程将日期的年、月、日、季度存进一张表，作为一张时间维表使用。 作用一：业务月份不是自然月可以将业务月存进表里 作用二：手工填报的报表是月表，但是统一筛选器为日期或者想要计算同比和环比就把月表关联时间维表变成日表   二、建立存储过程 1、声明存储

TDSQL 在微信支付数据密集型应用落地实践

腾讯云数据库开源产品TDSQL PG版（开源代号TBase）宣布推出重磅升级——经过一年半的打磨，上万张表访问场景下，内存占用节省60%；查询性能提升百倍；SQL语句兼容性增强。同时，大力提升原有数据库版本在分布式场景下的易用性。 TDSQL PG版是一款具备HTAP能力、经过腾讯多年持续投入研发的数据

FLINK实例(132):FLINK-SQL应用场景(23) CONNECTORS(23) 自定义 redis 数据维表(作为source表)（附源码）

来源：https://mp.weixin.qq.com/s/b_zV_tGp5QJQjgnSaxNT_Q 1.序篇-本文结构 背景篇-为啥需要 redis 维表 目标篇-做 redis 维表的预期效果是什么 难点剖析篇-此框架建设的难点、目前有哪些实现 维表实现篇-维表实现的过程 总结与展望篇 本文主要介绍了 flink sql redis 维表的实

FlinkSQL流表与维表join 和 双流join

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

数据仓库面试题（一）

  1.维表和宽表的考查（主要考察维表的使用及维度退化手法） 维表数据一般根据ods层数据加工生成，在设计宽表的时候，可以适当的用一些维度退化手法，将维度退化到事实表中，减少事实表和维表的关联 2.数仓表命名规范 通用规范 表名、字段名采用下划线分隔词根（consultorder->consult_order）

数据仓库面试题（一）

  1.维表和宽表的考查（主要考察维表的使用及维度退化手法） 维表数据一般根据ods层数据加工生成，在设计宽表的时候，可以适当的用一些维度退化手法，将维度退化到事实表中，减少事实表和维表的关联 2.数仓表命名规范 通用规范 表名、字段名采用下划线分隔词根（consultorder->consult_order）

阿里巴巴电商搜索推荐实时数仓演进之路

分享嘉宾：张照亮 阿里巴巴 高级技术专家编辑整理：郑银秋出品平台：DataFunTalk导读：今天分享的内容是阿里搜索推荐数据平台研发团队在实时数仓的一些探索，围绕着团队在数仓上基于Flink + Hologres的演进过程及最佳实践。01业务背景阿里巴巴电商搜索推荐实时数据仓库承载了阿里巴巴集团淘

基于 Flink SQL CDC 的实时数据同步方案

  简介： Flink 1.11 引入了 Flink SQL CDC，CDC 能给我们数据和业务间能带来什么变化？本文由 Apache Flink PMC，阿里巴巴技术专家伍翀 (云邪）分享，内容将从传统的数据同步方案，基于 Flink CDC 同步的解决方案以及更多的应用场景和 CDC 未来开发规划等方面进行介绍和演示。 整理：陈政羽（F

Flink通过异步IO实现redis维表join

Flink通过异步IO实现redis维表join 浪尖 浪尖聊大数据 使用flink做实时数仓的公司越来越多了，浪尖这边也是很早就开发了一个flink 全sql平台来实现实时数仓的功能。说到实时数仓，两个表的概念大家一定会知道的：事实表和维表。在实时输出中，事实表就是flink消费的kafka的topic数据流，而

事实表和纬度表的区别？

事实表用来存储事实的度量以及指向各个纬的外键值，纬度表用来保存事实表各个属性的纬度的元数据 Dimension Table概念多出现于数据仓库里面，维表与事实表想对应，比如一个 “销售统计表” 就是一个 事实表，而 “销售统计表” 里面统计数据的来源离不开 “商品价格表”，“商品价格

数据仓库知识点整理

数据仓库知识点整理 1. 维表和宽表的考查（主要考察维表的使用及维度退化手法）1.1 宽表1.2 维度退化 2. 数仓表命名规范3. 拉链表的使用场景2.1 全量表2.2 增量表2.3 拉链表2.4 如何选择 4. 一亿条数据查的很慢,怎么查快一点5. 有什么维表6. 数据源都有哪些7. 你们最大的表是

|Flink SQL之维表JOIN

       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

Flink实例（五十九）：维表join（三）Flink 使用 broadcast 实现维表或配置的实时更新

问题导读1.本文介绍了几种维表方案？2.各个方案有什么优缺点？3. broadcast如何实现实时更新维表案例？通过本文你能 get 到以下知识：  Flink 常见的一些维表关联的案例 常见的维表方案及每种方案适用场景，优缺点 案例：broadcast 实现维表或配置的实时更新 一、案例分析维表服务在 Flink

Flink实例（五十七）：维表join（一）Apache Flink 维表关联实战

1 Join 的概念            2 Streaming SQL Join                                        Flink DataStream Join