Flink作业大小表Join去重

本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。

在双流关联的业务模型中，关联算子接收到其中一个流发送的大量重复数据，则会导致下游算子需要处理大量重复数据，影响作业性能。

如A表字段（P1，A1，A2）使用如下方式关联B表字段（P1，B1，B2，B3）生成C的场景中，B表信息发生大量更新，但是B中的所需字段没有更新，在该关联中仅用到了B表的B1和B2字段，对于B表，每个记录更新只更新B3字段，B1和B2不更新，因此当B表更新，可以忽略更新后的数据。

select  A.A1,B.B1,B.B2 from A join B on A.P1=B.P1

为解决如上问题可通过使用hint单独为左表（duplicate.left）或右表（duplicate.right）设置去重：

• 格式
  • 为左表设置去重

     /*+ OPTIONS('duplicate.left'='true')*/

  • 为右表设置去重

     /*+ OPTIONS('duplicate.right'='true')*/

  • 同时为左表和右表设置去重

     /*+ OPTIONS('duplicate.left'='true','duplicate.right'='true')*/

• 在SQL语句中配置
  如同时为左表“user_info”和右表“user_score”设置去重。

  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 
    -- 为左表和右表设置去重
    user_score /*+ OPTIONS('duplicate.left'='true','duplicate.right'='true')*/ as d ON t.user_id = d.user_id;