flinksql hbase 维表
时间: 2023-08-15 13:06:34 浏览: 69
FlinkSQL中如何关联Hbase大表,如果关联字段不是Hbase维表的rowkey,将会触发全表扫描。FlinkSQL的Hbase connector不会处理索引,所以我们可以采用自己维护索引表的方式来解决这个问题。具体实现方式可以参考Hbase二级索引的知识。[1]
在FlinkSQL中,我们可以通过Flink HBase SQL Connector从HBase读取维度数据,进行数据补全。首先需要引入相关依赖,如下所示:
```xml
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-hbase-2.2_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
```
然后可以注册Kafka表和Hbase表,示例如下:
```sql
CREATE TABLE fact(
key STRING,
value1 STRING,
proctime AS PROCTIME()
) WITH (
'connector' = 'kafka',
'topic' = 'test-hb',
'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
'properties.group.id' = 'testGroup',
'scan.startup.mode' = 'latest-offset',
'format' = 'json'
);
CREATE TABLE hb_stream(
rowkey String,
cf ROW<age String, name String>,
PRIMARY KEY (rowkey) NOT ENFORCED
) WITH (
'connector' = 'hbase-2.2',
'table-name' = 'test',
'zookeeper.quorum' = 'localhost:12181'
);
```
通过以上配置,我们可以在FlinkSQL中使用Hbase维表进行关联操作。[2]
在实时数据开发中,通常会使用Spark或Flink消费Kafka数据流,并与外部数据库(如Hbase、MySQL等)进行维表关联。如果外部数据库中既包含维度数据,又包含大量的事实数据,并且这些数据更新频繁且数据量巨大,我们需要选择一个适合的外部数据库来支持实时场景的需求。Hbase是一个可以满足海量数据高效读写性能的外部数据库,因此在这种情况下可以选择使用Hbase作为支持。[3]