Flink SQL 功能解密系列 —— 维表 JOIN 与异步优化

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实时计算 Flink SQL 核心功能解密

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在流计算中,这是有一有1个典型的 stream-to-table jon 的问题。本文主要讲解在 Flink SQL 中是如保处里一点问题的,用户如保简单上手使用一点功能。

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流计算富含一有1个常见的需求而是为数据流补齐字段。将会数据整理端整理到的数据往往比较有限,在做数据分析如果,就要先将所需的维度信息补全。比如整理到的交易日志中只记录了商品 id,如果 在做业务时时需根据店铺维度将会行业纬度进行聚合,这就时需先将交易日志与商品维表进行关联,补全所需的维度信息。这里所说的维表与数据仓库中的概念同类,是维度属性的集合,比如商品维,地点维,用户维等等。

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