flink中如何把DB大表的配置数据加载到内存中对数据流进行增强处理

背景

在处理flink的数据流时,比如处理商品流时,一般我们从kafka中只拿到了商品id,此时我们需要把商品的其他配置信息比如品牌品类等也拿到,此时就需要关联上外部配置表来达到丰富数据流的目的,如果外部配置表很大,我们如何才能做到加载到内存中并完成丰富数据流的目的呢?

丰富数据流

有两种方式可以实现丰富数据流的效果,一种是把外部配置表所有数据加载到每个TaskManager的内存中,另一种是每个TaskManager只需要加载一部分外部配置表的数据,如下所示:

总结:

当外部配置表的数据量很大时,我们可以采用每个TaskManager加载一部分数据的方式来达到数据增强的效果,至于每个TaskManager加载多少,取决于算子并行度,并行度越高,每个TaskManager就可以加载越少的数据

相关推荐
程序员清风4 小时前
数据处理脚本工程化:日志、配置、命令行与测试
服务器·开发语言·数据库
正在走向自律4 小时前
数据集成产品的技术底座:从日志解析原理到 KFS 同步链路搭建(含建表与增删改查完整代码)
数据库·oracle·信创·数据集成·国产数据库·kingbasees·全量+增量同步
程序员塔塔喵5 小时前
【MySQL篇|第七篇】MySQL事务
数据库·mysql·mysql事务
CarIise5 小时前
SpringMVC 异常处理与拦截器
大数据·spring
独隅6 小时前
Claude API 实战教程:从入门到完整项目
android·java·数据库·claude·claude code
_孤傲_6 小时前
快速掌握 MySQL 语法
数据库·后端·mysql
橙露7 小时前
git简明教程以及资源分享
大数据·git
数字新视界7 小时前
一体化机柜在数据中心运维中的创新应用与优势分析
大数据·服务器·数据库·动环监控系统·动力与环境监控系统
FinelyYang8 小时前
考试系统简答题 AI 阅卷:覆盖度驱动、异步评分与人机协同落地实践
java·大数据·人工智能
SelectDB8 小时前
从 StarRocks 走向 Apache Doris:如何实现引擎平滑替换与架构升级?
大数据·数据库·数据分析