多流Join场景支持配置表级别的TTL时间
本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。
在Flink双流Join场景下,如果Join的左表和右表其中一个表数据变化快,需要较短时间的过期时间,而另一个表数据变化较慢,需要较长时间的过期时间。目前Flink只有表级别的TTL(Time To Live:生存时间),为了保证Join的准确性,需要将表级别的TTL设置为较长时间的过期时间,此时状态后端中保存了大量的已经过期的数据,给状态后端造成了较大的压力。为了减少状态后端的压力,可以单独为左表和右表设置不同的过期时间。不支持where子句。
可通过使用Hint方式单独为左表和右表设置不同的过期时间,如左表(state.ttl.left)设置TTL为60秒,右表(state.ttl.right)设置TTL为120秒:
- Hint方式格式:
/*+ OPTIONS('state.ttl.left'='60S', 'state.ttl.right'='120S') */
- 在SQL语句中配置示例:
- 示例1:
CREATE TABLE user_info (`user_id` VARCHAR, `user_name` VARCHAR) WITH ( 'connector' = 'kafka', 'topic' = 'user_info_001', 'properties.bootstrap.servers' = '192.168.64.138:21005', 'properties.group.id' = 'testGroup', 'scan.startup.mode' = 'latest-offset', 'value.format' = 'csv' ); CREATE table print( `user_id` VARCHAR, `user_name` VARCHAR, `score` INT ) WITH ('connector' = 'print'); CREATE TABLE user_score (user_id VARCHAR, score INT) WITH ( 'connector' = 'kafka', 'topic' = 'user_score_001', 'properties.bootstrap.servers' = '192.168.64.138:21005', 'properties.group.id' = 'testGroup', 'scan.startup.mode' = 'latest-offset', 'value.format' = 'csv' ); INSERT INTO print SELECT t.user_id, t.user_name, d.score FROM user_info as t JOIN -- 为左表和右表设置不同的TTL时间 /*+ OPTIONS('state.ttl.left'='60S', 'state.ttl.right'='120S') */ user_score as d ON t.user_id = d.user_id;
- 示例2
INSERT INTO print SELECT t1.user_id, t1.user_name, t3.score FROM t1 JOIN -- 为左表和右表设置不同的TTL时间 /*+ OPTIONS('state.ttl.left' = '60S', 'state.ttl.right' = '120S') */ ( select UPPER(t2.user_id) as user_id, t2.score from t2 ) as t3 ON t1.user_id = t3.user_id;
- 示例1: