【实时数仓篇】(02)基于 Flink 的典型 ETL 场景实现2

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
简介: 【实时数仓篇】(02)基于 Flink 的典型 ETL 场景实现2


三、基于Flink实线典型场景


20200714141238198.png


3.1 维表join - 预加载维表

20200714141355140.png


image.png方案1改进:在open() 新建一个线程定时加载维表,实现维度数据的周期性更新


3.2 维表join - 预加载维表

20200714141723795.png


3.3 维表join - 热存储关联


image.png

image.png


3.4 维表join - 广播维表

image.pngimage.png



3.5 维表join - Temporal table function join


image.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.png 

3.6 双流join - 离线join vs. 实时join


image.png


将两个流的数据存入state中 + join 范围局部化


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