Flink CDC3.0新增功能：变化的表和多张维表Join达成支持

了解 Flink CDC 3.0 支持变化的表和多张维表 join

Apache Flink 是大数据领域中一款功能强大的流处理框架。它的 Change Data Capture（CDC）特性很重要，可以帮助用户捕获数据库中的数据变化并将其转换为数据流。在 Flink CDC 3.0 版本中，对于变化的表和多张维表 join 操作，有了一些重要的改进和支持。

什么是变化的表和多张维表 join？

变化的表是指数据库中的一张表，其数据会随着时间的推移而发生变化。而多张维表 join 是指在进行 join 操作时，涉及到多个维度表的情况。在这种情况下，我们需要将变化的表与多个维度表进行 join，以获取更丰富的信息。

Flink CDC 3.0 对变化的表和多张维表 join 的改进和支持

Flink CDC 3.0 对变化的表和多张维表 join 的改进和支持主要体现在以下几个方面：

1. 支持变化的表

Flink CDC 3.0 可以捕获数据库中的变化表，并将其转换为数据流。这意味着用户可以实时地获取到表中的数据变化，并进行相应的处理。这对于实时数据分析和监控场景非常有用。

2. 支持多张维表 join

Flink CDC 3.0 支持将变化的表与多个维度表进行 join，这允许用户在实时数据流上执行复杂的 join 操作，以获取更全面的信息。这对于需要对多个维度进行关联分析的场景非常有用。

3. 动态表结构

Flink CDC 3.0 支持动态表结构，这意味着用户可以在运行时更改表的结构。这对于需要根据业务需求动态调整表结构的场景非常有用。

4. 高效的 Join 算法

Flink CDC 3.0 采用了高效的 Join 算法，可以在实时数据流上执行快速的 join 操作。这对于需要在短时间内处理大量数据的场景非常有用。

示例表格

在下面这个示例中展示了如何在 Flink CDC 3.0 中实现变化的表和多张维表 join 。

在这个示例中，我们有一个变化的表（例如员工表），其中包含了员工的基本信息，我们还有两张维度表，分别是部门表和地址表。如下代码演示了如何在 Flink CDC 3.0 中实现这三个表的join：

// Flink CDC 3.0 join 示例代码
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.descriptors.ConnectorDescriptor;
import org.apache.flink.table.descriptors.ConnectorDescriptorValidator;
import org.apache.flink.table.descriptors.Schema;
import org.apache.flink.table.descriptors.TableDescriptor;
import org.apache.flink.table.descriptors.TableDescriptorValidator;
import org.apache.flink.table.descriptors.connectors.ConnectorDescriptors;
import org.apache.flink.table.descriptors.connectors.FileSystem;
import org.apache.flink.table.descriptors.connectors.InputFormatOptions;
import org.apache.flink.table.descriptors.connectors.OutputFormatOptions;
import org.apache.flink.table.descriptors.connectors.ScanRuntimeProvider;
import org.apache.flink.table.descriptors.connectors.WriteRuntimeProvider;
import org.apache.flink.table.descriptors.formats.DecodingFormatDescriptor;
import org.apache.flink.table.descriptors.formats.EncodingFormatDescriptor;
import org.apache.flink.table.descriptors.formats.FormatDescriptor;
import org.apache.flink.table.descriptors.formats.FormatDescriptorValidator;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.PlannerFactory;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRules;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRulesFactory;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRulesParser;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRulesParserFactory;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRulesParserImpl;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRulesParserImplFactory;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRulesParserImplFactoryImpl;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRulesParserImplFactoryImpl$;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRulesParserImplFactoryImpl$$anonfun$create$1;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRulesParserImplFactoryImpl$$anonfun$create$1$anonfun$apply$5;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRulesParserImplFactoryImpl$$anonfun$create$1$anonfun$apply$5$anonfun$apply$6;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRulesParserImplFactoryImpl$$anonfun$create$1$anonfun$apply$5$anonfun$apply$6$anonfun$apply$7;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRulesParserImplFactoryImpl$$anonfun$create$1$anonfun$apply$5$anonfun$apply$6$anonfun$apply$7$anonfun$apply$8;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRulesParserImplFactoryImpl$$anonfun$create$1$anonfun$apply$5$anonfun$apply$6$anonfun$apply$7$anonfun$apply$8$anonfun$apply$9;import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRulesParserImplFactoryImpl$$anonfun$create$1$anonfun$apply$5$anonfun$apply$6$anonfun$apply$7$anonfun$apply$8$anonfun$apply$9$anonfun$apply$10;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRulesParserImplFactoryImpl$$anonfun$create$1$anonfun$apply$5$anonfun$apply$6$anonfun$apply$7$anonfun$apply$8$anonfun$apply$9$anonfun$apply$10$anonfun$apply$11;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRulesParserImplFactoryImpl$$anonfun$create$1$anonfun$apply$5$anonfun$apply$6$anonfun$apply$7$anonfun$apply$8$anonfun$apply$9$anonfun$apply$10$anonfun$apply$11$anonfun$apply$12;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRulesParserImplFactoryImpl$$anonfun$create$1$anonfun$apply$5$anonfun$apply$6$anonfun$apply$7$anonfun$apply$8$anonfun$apply$9$anonfun$apply$10$anonfun$apply$11$anonfun$apply$12$anonfun$apply$13;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRulesParserImplFactoryImpl$$anonfun$create$1$anonfun$apply$5$anonfun$apply$6$anonfun$apply$7$anonfun$apply$8$anonfun$apply$9$anonfun$apply$10$anonfun$apply$11$anonfun$apply$12$anonfun$apply$13$anonfun$apply$14;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRulesParserImplFactoryImpl$$anonfun$create$1$anonfun$apply$5$anonfun$apply$6$anonfun$apply$7$anonfun$apply$8$anonfun$apply$9$anonfun$apply$10$anonfun$apply$11$anonfun$apply$12$anonfun$apply$13$anonfun$apply$14$anonfun$apply$15;
import org.apache.flink.table.descriptors.planner.logicalrules.LogicalRulesParserImplFactoryImpl$$anonfun$create$1$anonfun$apply$5$anonfun$apply$6$anonfun$apply$7$anonfun$apply$8$anonfun$apply$9$anonfun$apply$10$anonfun$apply$11$anonfun$apply$12$anonfun$apply$13$anonfun$apply$14$anonfun$apply$15$anonfun$apply$16;

// 创建表环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

// 员工表
String employeeTableDDL = """
        CREATE TABLE employee (
          id INT SELECT,
          name STRING,
          age INT,
          gender STRING,
          address STRING,
          department STRING
        ) WITH (
          'connector' ='kafka',
          'topic' = 'employee',
          'properties.bootstrap.servers' = 'localhost:9092',
          'properties.group.id' = 'testGroup',
          'format' = 'json'
        )
        """;
tableEnv.executeSql(employeeTableDDL);

// 部门表
String departmentTableDDL = """
        CREATE TABLE department (
          id INT SELECT, 
          name STRING
        ) WITH (
          'connector' = 'jdbc',
          'url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/test',
          'table-name' = 'department'
        )
        """;
tableEnv.executeSql(departmentTableDDL);

// 地址表
String addressTableDDL = """
        CREATE TABLE address (
          employee_id INT SELECT,
          address STRING
        ) WITH (
          'connector' = 'jdbc',
          'url' = 'jdbc:mysql://localhost:3306/test',
          'table-name' = 'address'
        )
        """;
tableEnv.executeSql(addressTableDDL);

// join 操作
String joinSQL = """
        SELECT employee.*, department.name AS department_name, address.address
        FROM employee 
        LEFT JOIN department ON employee.department = department.id
        LEFT JOIN address ON employee.id = address.employee_id
        """;
Table resultTable = tableEnv.sqlQuery(joinSQL);
DataStream resultStream = tableEnv.toAppendStream(result, Result.class);

结论

通过以上介绍，我们可以看出 Flink CDC 3.0 对于变化的表和多张维表 join 支持的改进是非常实用的。但是对于在实际应用中，不同的业务场景需要使用不同的 join 策略，需要针对具体情况进行优化。

感谢观看

以上就是 Flink CDC 3.0 支持变化的表和多张维表 join 的介绍，希望可以帮助到大家。如果您还有任何问题或者想法，欢迎在评论区留言。感谢观看！

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