Flink SQL 功能解密系列 —— 维表 JOIN 与异步优化-低调大师

Flink SQL 功能解密系列 —— 维表 JOIN 与异步优化

2018-02-07 1018

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

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Flink SQL 功能解密系列 -- Aysnc I/O

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

2018-02-08

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什么是retraction（撤回）通俗讲retract就是传统数据里面的更新操作，也就是说retract是流式计算场景下对数据更新的处理方式。首先来看下流场景下的一个词频统计列子。没有retract会导致最终结果不正确↑： retract发挥的作用下面再分享两个双十一期间retract保证数据正确性的业务case: case1：菜鸟物流订单统计同一个订单的商品在运输过程中，因为各种原因，物流公司是有可能从A变成B的。为了统计物流公司承担的订单数目，菜鸟团队使用blink计算的retraction机制进行变key汇总操作。 -- TT source_table 数据如下： order_id tms_company 0001 中通 0002 中通 0003 圆通

2018-02-08

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