Flink Lookup Join（维表 Join）
Lookup Join 定义（支持 Batch\Streaming）
Lookup Join 其实就是维表 Join，比如拿离线数仓来说，常常会有用户画像，设备画像等数据，而对应到实时数仓场景中，这种实时获取外部缓存的 Join 就叫做维表 Join。
应用场景：
Lookup Join 是流与 Redis，Mysql，HBase 这种存储介质的 Join。Lookup 的意思就是实时查找，而实时的画像数据一般都是存储在 Redis，Mysql，HBase 中，这就是 Lookup Join 的由来；
实际案例
kafka流表和mysql维表的关联：
使用曝光用户日志流（show_log）关联用户画像维表（user_profile）关联到用户的维度之后，提供给下游计算分性别，年龄段的曝光用户数使用。
mysql端处理：
[root@spop007~]# mysql -uroot -p123456
mysql> create database test;
mysql> CREATE TABLE `user_profile` (
`user_id` varchar(100) NOT NULL,
`age` varchar(100) DEFAULT NULL,
`sex` varchar(100) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`user_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
INSERT INTO test.user_profile (user_id,age,sex) VALUES
('a','12-18','男'),
('b','18-24','女'),
('c','18-24','男');
mysql>select * from test.user_profile;
kafka端处理：
# 1.创建Kafka主题 test_k，指定分区数量为1，副本数量为1
kafka-topics.sh \
--create \
--topic test_k \
--bootstrap-server localhost:9092 \
--partitions 1 \
--replication-factor 1
# 2.向 test_k 中写入JSON格式的样例数据
./kafka-console-producer.sh \
--topic test_k \
--bootstrap-server localhost:9092
!!!!!这个错误是因为你使用的 Kafka 版本较旧，不支持 --bootstrap-server 参数。旧版本的 Kafka 使用
参数代替 --broker-list
----------------------------------
./kafka-console-producer.sh \
--topic test_k \
--broker-list localhost:9092
-----------------------------------
#输入完上面脚本，直接粘贴复制json
{"log_id": "1", "timestamp": "1635696063","user_id":"a"}
{"log_id": "2", "timestamp": "1635696180","user_id":"b"}
{"log_id": "3", "timestamp": "1635696300","user_id":"c"}
{"log_id": "4", "timestamp": "1635696360","user_id":"b"}
{"log_id": "5", "timestamp": "1635696420","user_id":"c"}
{"log_id": "6", "timestamp": "1635696420","user_id":"d"}
# 3.创建一个消费者组 group_k1 来消费 test_k 数据
kafka-console-consumer.sh \
--topic test_k \
--bootstrap-server localhost:9092 \
--group group_k1 \
--from-beginning
Flinksql代码：
前提：
jdbc的jar包和mysql的驱动包，都需要事先放入$FLINK_HOME/lib目录下。
flink-connector-jdbc-1.15.2.jar
mysql-connector-java-8.0.29.jar
cd $FLINK_HOME/bin
./sql-client.sh
CREATE TABLE click_log_table (
log_id BIGINT,
`timestamp` bigint,
user_id string,
proctime AS PROCTIME()
) WITH (
'connector' = 'kafka',
'topic' = 'test_k',
'properties.bootstrap.servers' = '192.168.77.88:9092',
'properties.group.id' = 'group_k1',
'scan.startup.mode' = 'earliest-offset',
'format' = 'json'
);
CREATE TABLE user_profile (
`user_id` string,
`age` string,
`sex` string
)
WITH (
'connector' = 'jdbc',
'url' = 'jdbc:mysql://192.168.77.88:3306/test',
'table-name' = 'user_profile',
'username'='root',
'password'='root'
);
SELECT
s.log_id as log_id
, s.`timestamp` as `timestamp`
, s.user_id as user_id
, s.proctime as proctime
, u.sex as sex
, u.age as age
FROM click_log_table AS s
LEFT JOIN user_profile FOR SYSTEM_TIME AS OF s.proctime AS u
ON s.user_id = u.user_id;
查看flinksql输出窗口显示：
log_id timestamp user_id proctime sex age
1 1635696063 a 2024-11-19 00:28:14.404 男 12-18
2 1635696180 b 2024-11-19 00:28:14.407 女 18-24
3 1635696300 c 2024-11-19 00:28:14.409 男 18-24
4 1635696360 b 2024-11-19 00:28:14.412 女 18-24
5 1635696420 c 2024-11-19 00:28:14.422 男 18-24
6 1635696420 d 2024-11-19 00:28:14.424 (NULL) (NULL)
修改mysql的数据 查看动态表的变化
UPDATE user_profile
SET age = '99-99', sex = 0
WHERE user_id = "a";
kafka端输入：
{"log_id": "11111111111", "timestamp": "1635696063","user_id":"a"}
结果对应下图一
kafka端再输入：
{"log_id": "222222", "timestamp": "1635696063","user_id":"a"}
结果对应下图二
删除和新增有空再写
总结： Lookup Join 使用left join关联 ，左表全部输出，右表能匹配上的输出，匹配不上的用null填充。