Flink SQL 功能解密系列 —— 维表 JOIN 与异步优化

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在流计算中,这是另有两个典型的 stream-to-table jon 的间题。本文主要讲解在 Flink SQL 中是怎样除理這個 间题的,用户怎样简单上手使用這個 功能。

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流计算中另有两个常见的需求或者我为数据流补齐字段。过后数据派发端派发到的数据往往比较有限,在做数据分析过后,就要先将所需的维度信息补全。比如派发到的交易日志中只记录了商品 id,或者在做业务时可以根据店铺维度过后行业纬度进行聚合,这就可以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事,是维度属性的集合,比如商品维,地点维,用户维等等。

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