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【双流(1)|原理】flink 双流join原理(1)Interval Join:state过大? 回撤现象出现时,sink如何处理,还有如何优化回撤?数据出现shuffle时join是如何处理的?
先思考几个问题 双流join的基本原理是什么 双流join的分类有哪些 具体的实现是什么 双流join产生的问题 回撤的情况以及优化的可能性 多流join数据倾斜与性能优化思路 多流join的可能性 文章目录 一 流的join和表的join
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【源码改造】Flink-jdbc-connector源码简析+改造支持谓词下推
一 需求背景分析 flink sql在维表关联时 会有一个场景 当右表的数据量比较大且有些数据虽然符合join条件 但其实对于下游来说数据可能没用 这样就浪费了flink的计算资源 且拉低了数据处理能力 如果在join前就把维表的数据进一步
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