Flink维表join案例
时间: 2023-07-04 12:26:05 浏览: 66
Flink的维表join可以通过使用Broadcast State来实现。以下是一个简单的维表join案例:
假设我们有两个流,一个是订单流,另一个是商品信息流。我们需要将订单流中的商品ID替换成商品名称,而商品信息流中包含商品ID和商品名称的对应关系。
首先,我们需要将商品信息流作为广播变量,将其发送到所有TaskManager上:
```java
DataStream<ProductInfo> productStream = env.addSource(new ProductSource())
.broadcast(ProductInfoDescriptor);
```
然后,我们可以对订单流进行map操作,将其商品ID替换为商品名称。在该操作中,我们可以使用Broadcast State来访问商品信息流中的数据:
```java
DataStream<Order> orderStream = env.addSource(new OrderSource())
.map(new MapFunction<Order, Order>() {
@Override
public Order map(Order order) throws Exception {
Map<String, ProductInfo> productInfoMap =
getRuntimeContext().getBroadcastState(ProductInfoDescriptor);
ProductInfo productInfo = productInfoMap.get(order.getProductId());
order.setProductName(productInfo.getProductName());
return order;
}
}).withBroadcastSet(productStream, ProductInfoDescriptor);
```
最后,我们需要在程序中定义一个Broadcast State Descriptor,用于将商品信息流广播到所有TaskManager:
```java
MapStateDescriptor<String, ProductInfo> ProductInfoDescriptor =
new MapStateDescriptor<>("productInfo",
BasicTypeInfo.STRING_TYPE_INFO,
TypeInformation.of(new TypeHint<ProductInfo>() {}));
```
这样,在程序运行时,Flink会将商品信息流广播到所有TaskManager上,并使用Broadcast State来访问该流中的数据,完成订单流的商品名称替换操作。