Flink CDC. 可以将mysql数据sink到 hbase么？

在阿里云实时计算Flink版中，维表（Dimension Table）扮演着辅助和丰富源表数据的角色。以下是关于维表的关键特性与配置说明：

维表定义： - 角色：作为辅助表，用于扩展源表信息，提供额外的业务上下文，如用户详情、产品信息等。 - 规模与形式：数据量相对较小，可以是静态数据或低吞吐量的流式数据，通常在GB到TB级别。 - 用途：通过Join操作与源表关联，增加源表记录的维度，生成更全面的数据视图。

使用场景示例： - 订单数据表（源表）与用户信息表（维表）Join，以获取订单相关的用户详细信息。

连接器支持： - MySQL等数据库可作为维表数据源，支持通过SQL DDL定义，配置包括数据库连接信息、表名等。

配置参数亮点： - 缓存策略 (lookup.cache.strategy): 支持None、LRU、ALL三种策略，优化查询性能。当选择LRU时，需设置lookup.cache.max-rows来限定缓存大小。 - 缓存超时时间 (lookup.cache.ttl): 可自定义，根据缓存策略不同有不同的应用方式。 - 最大Join返回行数 (lookup.max-join-rows): 控制单次查询维表的最大匹配结果数。 - Filter下推 (lookup.filter-push-down.enabled): 开启后，能在加载维表数据前进行条件过滤，提升效率，但仅适用于Flink计算引擎VVR 8.0.7及以上版本，并且注意不要对同时用作源表的表开启此功能。

注意事项： - 确保为每个MySQL CDC源表分配不同的Server ID，特别是在并行处理或非CTAS同步场景中。 - 维表JOIN时，遵循MySQL最左前缀原则排列JOIN字段以利用索引，但实际是否使用索引还需查看数据库执行计划。 - 结果表DDL无需声明自增主键字段，数据库会自动处理。 - DDL中声明的非主键字段至少存在一个，避免报错。 - NOT ENFORCED表示Flink不对主键做严格校验，数据完整性需自行保证。

综上所述，维表在实时计算Flink版中的配置灵活且功能强大，能够有效增强数据处理的维度和效率，但配置时需细致考虑缓存策略、Join性能及数据完整性的保障措施。