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Lookup Join（维表 Join）
Lookup Join 定义（支持 Batch\Streaming）：Lookup Join 其实就是维表 Join，比如拿离线数仓来说，常常会有用户画像，设备画像等数据，而对应到实时数仓场景中，这种实时获取外部缓存的 Join 就叫做维表 Join。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-766214.html
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弊端: 虽然缓存可以减轻维表负担,但是如果事实表数据量很大,每秒千万条,维度表只有百万条,也就是说 你会看到大量的无法关联的数据仍然需要查询维度表. cache缓存千万数据量内存压力又比较大, 那么怎么减轻维表数据库压力,还能做到低延迟. 以往双流join ; a joi
一、Flink 专栏 Flink 专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。 1、Flink 部署系列 本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。 2、Flink基础系列 本部分介绍Flink 的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastream api用法、四大基石等内容。 3、
优化前 mysql响应慢,导致算子中数据输出追不上输入,导致显示cpu busy:100% 优化后效果两个图对应两个时刻: - - 图中guava cache命中率是通过guava自带统计,打印出来的. 1 guava缓存数据量上限 = 类中配置的guava缓存数据上线 * task个数(即flink并行度) 缓存越久 命中率越高 数据越陈旧
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《 Flink SQL 语法篇 》系列，共包含以下 10 篇文章： Flink SQL 语法篇（一）：CREATE Flink SQL 语法篇（二）：WITH、SELECT WHERE、SELECT DISTINCT Flink SQL 语法篇（三）：窗口聚合（TUMBLE、HOP、SESSION、CUMULATE） Flink SQL 语法篇（四）：Group 聚合、Over 聚合 Flink SQL 语法篇（五）：Regular Join、
Join大体分类只有两种： Window Join和Interval Join Window Join有可以根据Window的类型细分出3种： Tumbling(滚动) Window Join、Sliding(滑动) Window Join、Session(会话) Widnow Join。 🌸Window 类型的join都是利用window的机制，先将数据缓存在Window State中，当窗口触发计算时，执行join操作
Flink SQL支持对动态表进行复杂而灵活的连接操作。 为了处理不同的场景，需要多种查询语义，因此有几种不同类型的 Join。 默认情况下，joins 的顺序是没有优化的。表的 join 顺序是在 FROM 从句指定的。可以通过把更新频率最低的表放在第一个、频率最高的放在最后这种方
Flink双流JOIN主要分为两大类 一类是基于原生State的Connect算子操作 另一类是基于窗口的JOIN操作。其中基于窗口的JOIN可细分为window join和interval join两种。 基于原生State的Connect算子操作 实现原理：底层原理依赖Flink的State状态存储，通过将数据存储到State中进行关联join, 最终输出
