语种网站建设,扬州开发区建设局网站,全网推广平台,网站开发外文翻译本文要演示的是：在流上关联一张外部表（例如 MySQL 数据库中的一张维表），用于丰富流上的数据，实际上，这正是最普遍的 ”维表 Join“ 的实现方式。通过这种方式和外部维表关联时，依然能关联到最新变化的维度数据，所以才说这是 ”维表 Join“。Lookup Join 与 《Flink Tem…本文要演示的是：在流上关联一张外部表（例如 MySQL 数据库中的一张维表），用于丰富流上的数据，实际上，这正是最普遍的 ”维表 Join“ 的实现方式。通过这种方式和外部维表关联时，依然能关联到最新变化的维度数据，所以才说这是 ”维表 Join“。Lookup Join 与 《Flink Temporal Join 示例演示 (2)：Temporal Table DDL + 处理时间》一文演示情形是很相似的，但不同之处在于：这里的维表是通过 JDBC 方式连接的，而文章中的 Temporal Join 方案的维表是在流上的。不是所有的表都支持 Lookup Join 的，只有 lookup source connector 类型的 connector 表才可以，jdbc connector 就是其中之一，具体可以参考 [ 此处 ] lookup join 和 基于处理时间的 Temporal Join 语法相同，右表使用查找源连接器支持。 基于处理时间的 temporal join 使用处理时间属性将数据与外部版本表（例如 mysql、hbase）的最新版本相关联。 以
