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Flink CDC里flink sql 维表 jdbc lookup join,如何更新结果数据呢?

Flink CDC里flink sql 维表 jdbc lookup join,当左表数据不更新时,维表变动,如何更新结果数据呢?

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小小鹿鹿鹿 2024-02-01 17:28:46 70 0
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  • 在 Apache Flink 中,当使用 CDC (Change Data Capture) 处理流式数据并进行维表JOIN时,如果左表(通常是事实表或主表)数据不变动,而维表(通常是维度表或参考表)的数据发生变化,要确保结果数据能够反映最新的维表状态,通常采用以下策略之一:

    1. 异步缓存刷新

      • Flink 提供了对维表数据进行缓存的能力,并可以通过配置lookup.join.cache.ttl等参数来设置缓存的有效期,超过这个有效期后,Flink会自动从数据库中重新加载维表数据。
    2. 动态表或物化视图

      • 如果维表本身也是通过Flink CDC或其他流式方式提供的,则可以将其定义为Flink的动态表或物化视图,这样维表的任何更新都会自动传播到整个流处理作业中。
    3. 增量更新Lookup Join

      • 对于JDBC Lookup Join,Flink CDC支持监听维表的变更,并能基于这些变更进行增量更新。例如,可以利用TemporalTableFunction实现随时间变化的维表JOIN,当维表有新的更改到达时,后续的JOIN操作会使用最新的维表记录。
    4. 周期性全量刷新

      • 若没有增量更新机制可用,也可以选择定期全量刷新维表缓存,尽管这可能会增加一定的系统负载。
    5. LookupHint机制

      • 根据之前的信息,Flink CDC可能存在一种机制允许处理维表较主表数据晚到的情况,但这需要进一步确认具体实现细节。
    2024-02-10 17:36:24
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