flink维度表关联

分析&回答

根据我们业务对维表数据关联的时效性要求,有以下几种解决方案:

1、实时查询维表

实时查询维表是指用户在Flink 的Map算子中直接访问外部数据库,比如用 MySQL 来进行关联,这种方式是同步方式,数据保证是最新的。最后,为了保证连接及时关闭和释放,一定要在最后的 close 方式释放连接,否则会将 MySQL 的连接数打满导致任务失败。

一般我们在查询小数据量的维表情况下才使用这种方式,并且要妥善处理连接外部系统的线程,一般还会用到线程池。

2、预加载全量数据

当我们的系统启动时,就将维度表数据全部加载到内存中,然后数据在内存中进行关联,不需要直接访问外部数据库。一旦维表数据发生更新,Flink 任务是无法感知,可以采取定时拉取维表数据

对计算节点的内存消耗很高,所以不能适用于数量很大的维度表

适用于那些实时场景不是很高,维表数据较小的场景

3、LRU 缓存(最近最少使用的数据则被淘汰)

如果维表的数据比较大,无法一次性全部加载到内存中,可以使用LRU策略加载维表数据。

利用 Flink 的 RichAsyncFunction 读取 Hbase 的数据到缓存中,我们在关联维度表时先去查询缓存,如果缓存中不存在这条数据,就利用客户端去查询 Hbase,然后插入到缓存中

4、将维表消息广播出去

复制代码
//1:初始化数据
DataSet<Integer> toBroadcast = env.fromElements(1, 2, 3)

//2:广播数据
.withBroadcastSet(toBroadcast, "broadcastSetName");

//3:获取数据
Collection<Integer> broadcastSet = getRuntimeContext().getBroadcastVariable("broadcastSetName");
复制代码

反思&扩展

flink海量数据高效去重

①基于状态后端

②基于HyperLogLog:不是精准的去重

③基于布隆过滤器(BloomFilter)

快速判断一个key是否存在于某容器,不存在就直接返回。

④基于BitMap

用一个bit位来标记某个元素对应的Value,而Key即是该元素。由于采用了Bit为单位来存储数据,因此可以大大节省存储空间。

⑤基于外部数据库

选择使用Redis或者HBase存储数据,我们只需要设计好存储的Key即可,不需要关心Flink任务重启造成的状态丢失问题

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