本文要演示的是:在流上关联一张外部表(例如 MySQL 数据库中的一张维表),用于丰富流上的数据,实际上,这正是最普遍的 ”维表 Join“ 的实现方式。通过这种方式和外部维表关联时,依然能关联到最新变化的维度数据,所以才说这是 ”维表 Join“。Lookup Join 与 《Flink Temporal Join 示例演示 (2):Temporal Table DDL + 处理时间》一文演示情形是很相似的,但不同之处在于:这里的维表是通过 JDBC 方式连接的,而文章中的 Temporal Join 方案的维表是在流上的。不是所有的表都支持 Lookup Join 的,只有 lookup source connector 类型的 connector 表才可以,jdbc connector 就是其中之一,具体可以参考 [ 此处 ]
lookup join 和 基于处理时间的 Temporal Join 语法相同,右表使用查找源连接器支持。
基于处理时间的 temporal join 使用处理时间属性将数据与外部版本表(例如 mysql、hbase)的最新版本相关联。
以