Flink SQL 功能解密系列 -- Aysnc I/O-低调大师

Flink SQL 功能解密系列 -- Aysnc I/O

2018-02-07 659

背景

Async I/O 是阿里巴巴贡献给社区的一个呼声非常高的特性，于1.2版本引入。主要目的是为了解决与外部系统交互时网络延迟成为了系统瓶颈的问题。

流计算系统中经常需要与外部系统进行交互，比如需要查询外部数据库以关联上用户的额外信息。通常，我们的实现方式是向数据库发送用户a的查询请求，然后等待结果返回，在这之前，我们无法发送用户b的查询请求。这是一种同步访问的模式，如下图左边所示。

图中棕色的长条表示等待时间，可以发现网络等待时间极大地阻碍了吞吐和延迟。为了解决同步访问的问题，异步模式可以并发地处理多个请求和回复。也就是说，你可以连续地向数据库发送用户a、b、c等的请求，与此同时，哪个请求的回复先返回了就处理哪个回复，从而连续的请求之间不需要阻塞等待，如上图右边所示。这也正是 Async I/O 的实现原理。

Async I/O

使用

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Flink SQL 功能解密系列 —— 数据去重的技巧和思考

概述去重逻辑在业务处理中使用广泛，大致可以分两类：DISTINCT去重和FIRST_VALUE主键去重，两者的区别是DISTINCT去重是对整行数据进行去重，比如tt里面数据可能会有重复，我们要去掉重复的数据；FIRST_VALUE是根据主键进行去重，可以看成是一种业务层面的去重，但是真实的业务场景使用也很普遍，比如一个用户有多次点击，业务上只需要取第一条。本文重点介绍这两种去重的应用。 1. DISTINCT 去重 blink sql支持标准sql的DISTINCT去重。假如我们有如下输入数据，并希望对相同的行进行去重。 sql可以这么写：select distinct * from tt_source;完整的blink sql如下， createtable tt_source(avarchar,bvarchar)with(type=

2018-02-08

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引子流计算中一个常见的需求就是为数据流补齐字段。因为数据采集端采集到的数据往往比较有限，在做数据分析之前，就要先将所需的维度信息补全。比如采集到的交易日志中只记录了商品 id，但是在做业务时需要根据店铺维度或者行业纬度进行聚合，这就需要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似，是维度属性的集合，比如商品维，地点维，用户维等等。在流计算中，这是一个典型的 stream-to-table jon 的问题。本文主要讲解在 Flink SQL 中是如何解决这个问题的，用户如何简单上手使用这个功能。维表 JOIN 语法由于维表是一张不断变化的表（静态表只是动态表的一种特例）。那如何 JOIN 一张不断变化的表呢？如果用传统的 JOIN 语法SELECT * FROM T JOIN dim_ta

2018-02-08

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