实时计算 Flink版产品使用问题之使用StarRocks作为Lookup Join的表是否合适

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实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: 实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。

问题一:请教一下Flink lookup join的表使用starrocks表合适吗?

请教一下Flink lookup join的表使用starrocks表合适吗?



参考答案:

Flink 中的 lookup join 是一种特殊的 join 操作,用于将流数据与外部系统(如数据库、键值存储或搜索引擎)中的静态或缓慢变化的数据进行关联。在使用 lookup join 时,你需要考虑数据存储的性能、延迟、一致性和并发访问能力。

StarRocks 是一个面向在线分析处理(OLAP)的列式数据库,它优化了针对大数据的复杂查询,并且具有高性能和低延迟的特点。

以下是考虑使用 StarRocks 作为 Flink lookup join 表的一些因素:

性能:StarRocks 专为高速查询而设计,如果 lookup join 的表数据量较大,且查询性能要求高,StarRocks 可能是一个合适的选择。

并发访问:如果你的 Flink 作业需要高并发地访问 lookup 表,StarRocks 的分布式架构能够提供较好的并发支持。

数据一致性:StarRocks 支持强一致性读,这对于需要准确结果的 lookup join 是很重要的。

实时更新:如果你的 lookup 表数据需要实时更新,StarRocks 的实时数据更新能力可以满足这一需求。

集成和连接器:你需要确保有可用的 Flink StarRocks 连接器或者可以通过自定义实现来与 StarRocks 进行交互。Flink 社区可能提供了与 StarRocks 集成的连接器,或者你可以自己实现。

延迟:对于流处理而言,延迟是一个关键指标。StarRocks 的低延迟特性使其成为流处理的合适选择,尤其是在 lookup join 场景下。

成本:部署和维护 StarRocks 集群可能会有一定的成本,你需要评估是否值得为了 lookup join 的性能而投入这些资源。

总的来说,如果以下条件满足,使用 StarRocks 作为 Flink lookup join 的表是合适的:

你需要高性能和低延迟的查询。

Lookup 表的数据量大,且查询复杂。

你可以接受 StarRocks 的部署和维护成本。

存在可用的 Flink 连接器或你可以实现自定义连接器。

不过,在做出决定之前,建议进行一些基准测试和性能评估,以确保 StarRocks 能够满足你的具体需求。同时,也要考虑数据的更新频率、一致性要求以及整个系统架构的兼容性。



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问题二:请教一下各位,我在Flink项目中配置的log4j.properties文件是不是没用?

请教一下各位,我在Flink项目中配置的log4j.properties文件是不是没用,生效的是flink/conf/log4j.properties文件啊?



参考答案:

需要指定,https://blog.csdn.net/qq_21383435/article/details/115773446



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问题三:请教一下,FLINK SQL支持这种语法吗?

请教一下,FLINK SQL支持这种语法吗? 试了很久都不行



参考答案:

支持



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问题四:请教一下,emr-flink 的flinkSQL如何只针对source表单独设置并行度呢?

请教一下,emr-flink 的flinkSQL如何只针对source表单独设置并行度呢?比如kafka source表。

kafka source表如果使用全局并行度的话灵活度会很差,全局并行度比较多的话kafka-topic也没那么多分区?



参考答案:

这通常是通过使用 Flink SQL 的动态分区(Dynamic Partitioning)功能来实现的,该功能允许您根据特定的条件动态地分配分区。

以下是设置 Kafka 源的并行度的步骤:

创建 Kafka 表:首先,您需要创建一个 Kafka 表来指定 Kafka 源的详细信息。在创建 Kafka 表时,您可以通过设置并行度参数来指定每个分区的并行度。

使用动态分区:在您的 Flink SQL 查询中,您可以使用动态分区功能来根据您的业务逻辑来分配分区。动态分区允许您在查询中指定分区键,并根据这个键来分配分区。

指定并行度:在创建 Kafka 表时,您可以指定每个分区的并行度。这通常是通过设置表属性来实现的,例如:

在这里,'parallelism' = 'your_parallelism' 指定了每个分区的并行度。您需要根据您的 Kafka 主题的分区数来调整这个值。



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问题五:请教一下,使用flink cdc的方式,有没有什么好办法解决?

请教一下,使用flink cdc的方式,每张表设置一个server-id, 如果表非常多,会不会占满源库的连接啊。有没有什么好办法解决?



参考答案:

那你这个相当于每一张表起一个任务,任务多了肯定会吃满连接的



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