大数据 Flink 培训：维表 Join/ 双流 Join 的方法

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一、背景

事实表通常存储在 kafka 中，维表通常存储在外部设备中(比如 MySQL，HBase)。对于每条流式数据，可以关联一个外部维表数据源，为实时计算提供数据关联查询。维表可能是会不断变化的，在维表 JOIN 时，需指明这条记录关联维表快照的时刻。需要注意是，目前 Flink SQL 的维表 JOIN 仅支持对当前时刻维表快照的关联(处理时间语义)，而不支持事实表 rowtime 所对应的的维表快照。

二、维表 Join

预加载维表

将维表全量预加载到内存里去做关联，具体的实现方式就是我们定义一个类，去实现 RichFlatMapFunction，然后在 open 函数中读取维度数据库，再将数据全量的加载到内存，然后在 probe 流上使用算子 ，运行时与内存维度数据做关联。

这个方案的优点就是实现起来比较简单，缺点也比较明显，因为我们要把每个维度数据都加载到内存里面，所以它只支持少量的维度数据。同时如果我们要去更新维表的话，还需要重启作业，所以它在维度数据的更新方面代价是有点高的，而且会造成一段时间的延迟。对于预加载维表来说，它适用的场景就是小维表，变更频率诉求不是很高，且对于变更的及时性的要求也比较低的这种场景。

改进：open()新建一个线程定时加载维表，这样就不需要人工的去重启 Job 来让维度数据做更新，可以实现一个周期性的维度数据的更新_大数据培训。

distributed cache

通过 Distributed cash 的机制去分发本地的维度文件到 Task Manager 后再加载到内存做关联。实现方式可以分为三步：

• 通过 env.registerCached 注册文件。

• 实现 RichFunction，在 open 函数里面通过 RuntimeContext 来获取 Cache 文件。

• 解析和使用这部分文件数据。

因为数据要加载到内存中，所以支持的数据量比较小。而且如果维度数据需要更新，也是需要重启作业的。

那么它适用的场景就是维度数据是文件形式的、数据量比较小、并且更新的频率也比较低的一些场景，比如说我们读一个静态的码表、配置文件等等。

热存储关联

把维度数据导入到像 Redis、Tair、HBase 这样的一些热存储中，然后通过异步 IO 去查询，并且叠加使用 Cache 机制，还可以加一些淘汰的机制，最后将维度数据缓存在内存里，来减轻整体对热存储的访问压力。

如上图展示的这样的一个流程。在 Cache 这块的话，比较推荐谷歌的 Guava Cache，它封装了一些关于 Cache 的一些异步的交互，还有 Cache 淘汰的一些机制，用起来是比较方便的。

异步 IO 可以并行发出多个请求，整个吞吐是比较高的，延迟会相对低很多。如果使用异步 IO 的话，它对于外部存储的吞吐量上升以后，会使得外部存储有比较大的压力，有时也会成为我们整个数据处理上延迟的瓶颈。所以引入 Cache 机制是希望通过 Cache 来去减少我们对外部存储的访问量。

这个方案的优点就是维度数据不用全量加载到内存中，不受限于内存大小。但是需要依赖热存储资源，再加上 cache 过期时间，所以最后结果会有一定的延迟。适用于维度数据量比较大，能接受维度更新有一定延迟的情况。

广播维表

利用 Broadcast State 将维度数据流广播到下游 Task 做 Join。

1. 将维度数据发送到 Kafka 作为广播原始流 S1

2. 定义状态描述符 MapStateDescriptor。调用 S1.broadcast()，获得 broadCastStream S2

3. 调用非广播流 S3.connect(S2),得到 BroadcastConnectedStream S4

4. 在 KeyedBroadcastProcessFunction/BroadcastProcessFunction 实现关联处理逻辑，并作为参数调用 S4.process()

广播维表维度的变更可以及时的更新到结果，但是数据还是需要保存在内存中，因为它是存在 State 里的，所以支持维表数据量仍然不是很大。适用的场景就是我们需要时时的去感知维度的变更，且维度数据又可以转化为实时流。

Temporal table function join

首先说明一下什么是 Temporal table？它其实是一个概念：就是能够返回持续变化表的某一时刻数据内容的视图，持续变化表也就是 Changingtable，可以是一个实时的 Changelog 的数据，也可以是放在外部存储上的一个物化的维表。

它的实现是通过 UDTF 去做 probe 流和 Temporal table 的 join，称之 Temporal table function join。这种 Join 的方式，它适用的场景是维度数据为 Changelog 流的形式，而且我们有需要按时间版本去关联的诉求。

1. 在 Changelog 流上面去定义 TemporalTableFunction，这里面有两个关键的参数是必要的。第 1 个参数就是能够帮我们去识别版本信息的一个 Time attribute，第 2 个参数是需要去做关联的组件。

2. 在 tableEnv 里面去注册 TemporalTableFunction 的名字。

维表 Join 方案对比

三、双流 Join

批处理有两种方式处理两个表的 Join，一种是基于排序的 Sort-Merge Join，更一种是转化为 Hash Table 加载到内存里做 Hash Join。

在双流 Join 的场景中，Join 的对象是两个流，数据是不断进入的，所以我们 Join 的结果也是需要持续更新的。基本思路是将一个无线的数据流，尽可能拆分成有限数据集去做 Join。

• Regular Join

这种 Join 方式需要去保留两个流的状态，持续性地保留并且不会去做清除。两边的数据对于对方的流都是所有可见的，所以数据就需要持续性的存在 State 里面，那么 State 又不能存的过大，因此这个场景的只适合有界数据流。

• Interval Join

加入了一个时间窗口的限定，要求在两个流做 Join 的时候，其中一个流必须落在另一个流的时间戳的一定时间范围内，并且它们的 Join key 相同才能够完成 Join。加入了时间窗口的限定，就使得我们可以对超出时间范围的数据做一个清理，这样的话就不需要去保留全量的 State。

Interval Join 是同时支持 processing time 和 even time 去定义时间的。如果使用的是 processing time，Flink 内部会使用系统时间去划分窗口，并且去做相关的 state 清理。如果使用 even time 就会利用 Watermark 的机制去划分窗口，并且做 State 清理。

• Window join

将两个流中有相同 key 和处在相同 window 里的元素去做 Join。它的执行的逻辑比较像 Inner Join，必须同时满足 Join key 相同，而且在同一个 Window 里元素才能够在最终结果中输出。

文章来源于大数据技术与架构

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