在Flink 多表 join 写入 es ，有什么其他方案嘛？

在使用 Flink 进行多表 Join 并写入 Elasticsearch（ES）时，除了直接通过 Flink SQL 实现 Join 和写入外，还可以考虑以下几种方案。这些方案结合了知识库中的内容，提供了更灵活的实现方式。

1. 使用 Lookup Join 实现维表关联

Lookup Join 是一种常见的优化方式，适用于主表与维表的关联场景。通过 Lookup Join，可以将维表的数据实时查询并关联到主表中，从而减少数据冗余和存储开销。

实现步骤：

1. 定义主表和维表：

   • 主表可以通过 Kafka、MySQL 等数据源接入。
   • 维表通常存储在外部系统（如 Hologres、Elasticsearch 或 MySQL）中，并通过 Lookup 源连接器进行支持。

2. 配置 Lookup Join：

   • 使用 FOR SYSTEM_TIME AS OF PROCTIME() 语法指定维表的时间属性。

   • 示例代码：

     CREATE TEMPORARY TABLE main_table (
      id STRING,
      data STRING,
      proctime AS PROCTIME()
     ) WITH (
      'connector' = 'kafka',
      'topic' = 'main_topic',
      'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
      'format' = 'json'
     );
     
     CREATE TEMPORARY TABLE dim_table (
      id STRING,
      value STRING,
      PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
     ) WITH (
      'connector' = 'jdbc',
      'url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/test',
      'table-name' = 'dim_table',
      'username' = 'root',
      'password' = 'password'
     );
     
     INSERT INTO es_sink
     SELECT m.id, m.data, d.value
     FROM main_table AS m
     LEFT JOIN dim_table FOR SYSTEM_TIME AS OF m.proctime AS d
     ON m.id = d.id;
     

3. 写入 Elasticsearch：

   • 将 Join 后的结果写入 Elasticsearch，确保目标索引已创建或开启自动创建索引功能。

优势：

• 减少维表数据的冗余存储。
• 支持动态更新维表数据，无需重新加载全量数据。

注意事项：

• 性能瓶颈：当维表数据量较大时，频繁的 Lookup 查询可能导致性能问题。可以通过调整 Cache 策略（如 LRU 或 ALL）来优化。
• 数据倾斜：如果主表的 Join Key 存在倾斜，建议使用 REPLICATED_SHUFFLE_HASH 或 SKEW 提示优化联接策略。

2. 基于 Paimon 表的增量 Join

Paimon 是一种支持流批一体的存储格式，能够高效处理增量数据。通过 Paimon 表，可以实现多表的增量 Join，并将结果写入 Elasticsearch。

实现步骤：

1. 构建 Paimon 表：

   • 将主表和维表的数据写入 Paimon 表中，利用其部分更新机制生成宽表。

   • 示例代码：

     CREATE TABLE paimon_main_table (
      id STRING,
      data STRING,
      PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
     ) WITH (
      'connector' = 'paimon',
      'path' = 'hdfs://path/to/main_table'
     );
     
     CREATE TABLE paimon_dim_table (
      id STRING,
      value STRING,
      PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED
     ) WITH (
      'connector' = 'paimon',
      'path' = 'hdfs://path/to/dim_table'
     );
     

2. 执行增量 Join：

   • 使用 Paimon 的增量消费能力，查询两次快照之间的数据变化。
   • 示例代码：

     SELECT m.id, m.data, d.value
     FROM paimon_main_table /*+ OPTIONS('incremental-between' = '10,20') */ AS m
     LEFT JOIN paimon_dim_table FOR SYSTEM_TIME AS OF m.proctime AS d
     ON m.id = d.id;
     

3. 写入 Elasticsearch：

   • 将 Join 结果写入 Elasticsearch，确保目标索引已创建或开启自动创建索引功能。

优势：

• 支持高效的增量数据处理，减少全量计算的开销。
• 数据存储和计算分离，便于扩展和维护。

注意事项：

• 快照管理：需要合理设置快照的过期时间，避免因快照文件被删除导致消费失败。
• 并发调优：可以通过 scan.parallelism 参数手动调整源表算子的并发数。

3. 基于 Hologres 的分层 Join

Hologres 提供了强大的实时数仓能力，支持多表 Join 和高效的数据更新。通过 Hologres 的行列共存特性，可以实现多表的实时 Join，并将结果写入 Elasticsearch。

实现步骤：

1. 构建 ODS 层：

   • 将原始数据通过 Flink 写入 Hologres 的 ODS 层。

2. 构建 DWD 层：

   • 在 Hologres 中对 ODS 层数据进行实时 Join，生成宽表。
   • 示例代码：

     CREATE TABLE dwd_orders (
      order_id STRING,
      user_id STRING,
      product_id STRING,
      catalog_name STRING,
      buy_fee DOUBLE,
      create_time TIMESTAMP,
      update_time TIMESTAMP,
      PRIMARY KEY (order_id) NOT ENFORCED
     ) WITH (
      'connector' = 'hologres',
      'endpoint' = 'hologres_endpoint',
      'tablename' = 'dwd_orders',
      'username' = 'user',
      'password' = 'password'
     );
     

3. 写入 Elasticsearch：

   • 将 DWD 层的数据通过 Flink 写入 Elasticsearch。

优势：

• Hologres 的行列共存特性支持高效的数据查询和更新。
• 数据分层设计便于复用和管理。

注意事项：

• 资源隔离：当 Hologres 实例负载较高时，可能影响点查性能。建议通过主从实例读写分离或计算组实例架构实现资源强隔离。

4. 自定义 Sink 实现复杂写入逻辑

如果 Elasticsearch 的写入需求较为复杂（如需要动态索引、字段映射等），可以通过 Flink 的自定义 Sink 功能实现。

实现步骤：

1. 开发自定义 Sink：

   • 实现 RichSinkFunction 接口，定义数据写入逻辑。

   • 示例代码：

     public class ElasticsearchSink extends RichSinkFunction<Row> {
      private RestHighLevelClient client;
     
      @Override
      public void open(Configuration parameters) {
          client = new RestHighLevelClient(
              RestClient.builder(new HttpHost("localhost", 9200, "http"))
          );
      }
     
      @Override
      public void invoke(Row value, Context context) {
          IndexRequest request = new IndexRequest("index_name")
              .source("field1", value.getField(0), "field2", value.getField(1));
          try {
              client.index(request, RequestOptions.DEFAULT);
          } catch (IOException e) {
              throw new RuntimeException("Failed to write to Elasticsearch", e);
          }
      }
     
      @Override
      public void close() {
          try {
              client.close();
          } catch (IOException e) {
              throw new RuntimeException("Failed to close Elasticsearch client", e);
          }
      }
     }
     

2. 集成自定义 Sink：

   • 在 Flink 作业中使用自定义 Sink 写入 Elasticsearch。

优势：

• 灵活性高，可满足复杂的写入需求。
• 支持动态索引和字段映射。

注意事项：

• 性能优化：建议批量写入数据以提高吞吐量。
• 错误处理：需要实现重试机制，确保数据写入的可靠性。

总结

以上方案提供了多种实现 Flink 多表 Join 并写入 Elasticsearch 的方法，具体选择取决于业务需求和技术栈： - 如果需要动态维表关联，推荐使用 Lookup Join。 - 如果需要高效增量处理，推荐基于 Paimon 表。 - 如果需要强大的实时数仓能力，推荐基于 Hologres。 - 如果写入逻辑复杂，推荐使用 自定义 Sink。

根据实际场景选择合适的方案，可以显著提升系统的性能和可维护性。