在flink中用Redis维表关联查询

在 Flink 中，我们可以使用 Flink 的 Table API 或 DataStream API 与 Redis 进行维表关联查询。

下面是一个使用 Flink Table API 和 Redis 进行维表关联查询的示例代码：

// 创建 Redis 连接配置
RedisOptions redisOptions = new RedisOptions()
        .setHost("localhost")
        .setPort(6379);

// 创建 Redis 维表
RedisTableSource redisTableSource = RedisTableSource.builder()
        .forHostPort("localhost", 6379)
        .withTableName("myTable")
        .withColumnNames("key", "value")
        .build();

// 注册 Redis 维表
tableEnv.registerTableSource("myTable", redisTableSource);

// 执行关联查询
Table result = tableEnv.sqlQuery("SELECT t1.*, t2.value FROM myDataStream AS t1 JOIN myTable AS t2 ON t1.key = t2.key");

在上面的示例中，我们首先创建了一个 Redis 连接配置，然后使用 `RedisTableSource` 创建了一个 Redis 维表，并将其注册到 Flink 的 Table API 中。最后，我们执行了一条 SQL 查询，将一个数据流和 Redis 维表进行关联查询，并将结果保存在 `result` 变量中。

如果你想使用 DataStream API 进行维表关联查询，可以使用 `RedisLookupTableFunction`。下面是一个示例代码：

// 创建 Redis 连接配置
RedisOptions redisOptions = new RedisOptions()
        .setHost("localhost")
        .setPort(6379);

// 创建 Redis 维表
RedisLookupTableFunction redisLookupTableFunction = new RedisLookupTableFunction("myTable", redisOptions, "key", "value");

// 执行关联查询
DataStream result = dataStream
        .keyBy("key")
        .connect(redisLookupTableFunction)
        .process(new MyProcessFunction());

在上面的示例中，我们首先创建了一个 Redis 连接配置，然后使用 `RedisLookupTableFunction` 创建了一个 Redis 维表查询函数。最后，我们将数据流按照 `key` 字段进行分区，并将其与 Redis 维表查询函数连接起来，最后使用 `process` 方法执行关联查询。