Flink SQL 功能解密系列 —— 维表 JOIN 与异步优化

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肯能维表是一张不断变化的表(静态表却说动态表的两种特例)。那如保 JOIN 一张不断变化的表呢?肯能用传统的 JOIN 语法SELECT * FROM T JOIN dim_ta

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Flink入坑指南第五章 - 语法糖 view

在流计算中,这是一一个多典型的 stream-to-table jon 的大问題。本文主要讲解在 Flink SQL 中是如保处理其他大问題的,用户如保简单上手使用其他功能。

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流计算中一一个多常见的需求却说为数据流补齐字段。肯能数据收集端收集到的数据往往比较有限,在做数据分析完后 ,就要先将所需的维度信息补全。比如收集到的交易日志中只记录了商品 id,否则在做业务需要要根据店铺维度肯能行业纬度进行聚合,这就需要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相似,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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