在flink中用Redis维表关联查询

在 Flink 中使用 Redis 作为维表，可以通过 Flink 的 `RichAsyncFunction` 和 Redis 的 Java 客户端 Jedis 实现。具体步骤如下：

1. 引入 Jedis 依赖，可以在 Maven 中添加以下依赖：

   <dependency>
       <groupId>redis.clients</groupId>
       <artifactId>jedis</artifactId>
       <version>3.6.0</version>
   </dependency>

2. 实现 `RichAsyncFunction` 接口，并在 `open` 方法中初始化 Redis 连接池：

   public class RedisLookupFunction extends RichAsyncFunction<String, String> {

       private transient JedisPool jedisPool;

       @Override
       public void open(Configuration parameters) throws Exception {
           super.open(parameters);
           jedisPool = new JedisPool(new JedisPoolConfig(), "localhost", 6379);
       }

       @Override
       public void asyncInvoke(String key, ResultFuture<String> resultFuture) throws Exception {
           try (Jedis jedis = jedisPool.getResource()) {
               String value = jedis.get(key);
               resultFuture.complete(Collections.singleton(value));
           }
       }

       @Override
       public void close() throws Exception {
           super.close();
           jedisPool.close();
       }
   }

3. 在 Flink 的 DataStream 中使用 `connect` 方法连接维表流和主流，然后使用 `keyBy` 方法对主流进行分区，再使用 `AsyncDataStream` 的 `unorderedWait` 方法将维表流异步地关联到主流：

   DataStream<Tuple2<String, String>> mainStream = ...;
   DataStream<String> dimensionStream = ...;

   mainStream
       .keyBy(tuple -> tuple.f0)
       .connect(dimensionStream)
       .process(new KeyedAsyncFunction<Tuple2<String, String>, String, Tuple2<String, String>>() {

           private transient RedisLookupFunction redisLookupFunction;

           @Override
           public void open(Configuration parameters) throws Exception {
               super.open(parameters);
               redisLookupFunction = new RedisLookupFunction();
           }

           @Override
           public void close() throws Exception {
               super.close();
               redisLookupFunction.close();
           }

           @Override
           public void asyncInvoke(String key, String input, ResultFuture<Tuple2<String, String>> resultFuture) throws Exception {
               redisLookupFunction.asyncInvoke(input, new ResultFuture<String>() {
                   @Override
                   public void complete(Iterable<String> iterable) {
                       String dimensionValue = iterable.iterator().next();
                       resultFuture.complete(Collections.singleton(new Tuple2<>(key, dimensionValue)));
                   }

                   @Override
                   public void completeExceptionally(Throwable throwable) {
                       resultFuture.complete(Collections.emptyList());
                   }
               });
           }
       })
       .print();

以上代码仅供参考，具体实现需要根据实际情况进行调整。