与 Kimi 关于 Flink、StarRocks 实现大表 JOIN 的探讨

桩白墨
Flink
11天前
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下文中，plough 是我，kimi 就是大语言模型 kimi：https://kimi.moonshot.cn/

plough:

在包含多张亿级数据大表的数据仓库中，如果需要多表JOIN生成一张 dws 大宽表，应该怎么做？首先，这样的设计合理吗？其次，如果合理，应该用什么技术方案实现？举个例子，假设某个电商平台，有3亿用户。有一张用户订单表，又有一张用户收藏表。我需要在上层获得一张宽表，既能看到用户的订单，又能看到用户的收藏。

kimi:

在数据仓库中设计大宽表，尤其是涉及到多张亿级数据大表的 JOIN 操作时，需要考虑几个关键因素，包括查询性能、存储效率和数据维护成本。以下是对您问题的分析和建议：

设计合理性

需求分析：首先，确定这种宽表是否是业务分析所必需的。如果经常需要同时访问用户订单和收藏信息，那么创建这样的宽表可能是合理的。
查询模式：分析查询模式，如果查询通常需要跨表关联多个字段，那么宽表可以提供更快的查询性能。
更新频率：如果这些表的数据更新非常频繁，那么维护一张大宽表的成本可能会很高。
数据冗余：宽表可能会引入数据冗余，需要评估这是否可接受。

技术方案

如果决定创建这样的宽表，可以考虑以下技术方案：

预计算：在数据仓库的每日批处理过程中，预先计算并存储宽表。这样可以避免在查询时进行昂贵的 JOIN 操作。
分区：对大表进行分区，可以是水平分区（按照某个键如用户ID）或垂直分区（按照访问模式将数据拆分到不同的表中）。
索引：确保被 JOIN 的字段上有索引，以加速查找速度。
物化视图：在支持物化视图的数据库中，可以创建物化视图来存储宽表的结果。
增量更新：如果宽表不需要每天完全重新计算，可以考虑基于变化数据的增量更新策略。
分布式计算：使用分布式计算框架（如 Apache Spark）来处理大规模数据集的 JOIN 操作。
数据压缩：使用数据压缩技术来减少存储空间的使用。
缓存：对于频繁查询的结果，可以使用缓存机制来提高访问速度。

示例

假设有一个电商平台，有一张用户订单表 user_orders 和一张用户收藏表 user_favorites，结构如下：

user_orders(user_id, order_id, product_id, order_date)
user_favorites(user_id, favorite_id, product_id, favorite_date)

要创建一个宽表 dws_user_activity，包含用户的订单和收藏信息：

CREATE TABLE dws_user_activity AS
SELECT
  uo.user_id,
  uo.order_id,
  uo.product_id AS ordered_product_id,
  uo.order_date,
  uf.favorite_id,
  uf.product_id AS favorited_product_id,
  uf.favorite_date
FROM
  user_orders uo
JOIN
  user_favorites uf
ON
  uo.user_id = uf.user_id;

在这个示例中，dws_user_activity 宽表将包含每个用户的订单和收藏信息。这个表可以每天通过 ETL 过程刷新，或者在有新订单或收藏时触发更新。

注意事项

性能测试：在实施之前，进行性能测试以确保查询性能满足要求。
数据治理：确保数据质量和数据治理策略得到遵守。
成本效益分析：评估存储和计算成本，确保解决方案在经济上可行。

总之，创建大宽表需要权衡多方面的因素。在某些情况下，这是合理的，特别是当查询性能是关键因素时。但是，也需要考虑数据维护和存储成本。

plough: Flink 可以处理大规模数据集的 JOIN 操作吗？原理是什么？

kimi:

Flink 可以处理大规模数据集的 JOIN 操作，并且提供了多种 JOIN 类型来适应不同的场景和需求。以下是 Flink 中一些主要的 JOIN 类型及其原理：

Regular Joins：这是最常用的 JOIN 类型，支持 INNER、LEFT、RIGHT 和 FULL JOIN。它依赖于状态来存储两个输入流的数据，并在满足 JOIN 条件时输出结果。Regular Joins 会保留状态，直到数据被认为是过期的，这可能会导致状态持续增长，因此需要合理配置状态的 TTL（Time To Live）来避免过大的状态。
Interval Joins：这种 JOIN 类型适用于流数据，它允许在一定时间间隔内进行 JOIN 操作。Interval Joins 通过限定 JOIN 的时间范围来减少状态的大小，从而提高性能。
Temporal Joins：时态 JOIN 是一种特殊的 JOIN，它允许将一个动态表与另一个表在特定时间点的版本进行 JOIN。这种 JOIN 类型特别适用于处理时间序列数据，例如，将订单数据与特定时间点的产品价格进行 JOIN 。
Window Join：窗口 JOIN 是在两个流数据上定义窗口（如滚动窗口、滑动窗口或会话窗口）并在窗口内部进行 JOIN 操作。这种 JOIN 类型适用于需要在特定时间窗口内对数据进行关联的场景。
Lookup Join：Lookup JOIN 通常用于将流数据与一个相对静态的维表进行 JOIN。维表数据通常存储在外部系统（如 Kafka、HBase 或数据库）中，Flink 通过查询这些外部系统来实现 JOIN 。
Correlate：Correlate 是一种特殊的 JOIN 操作，它允许将一个流与一个表函数的结果进行 JOIN。表函数可以返回一个或多个行，这些行与流中的每行数据进行 JOIN 。

在实现大规模数据集的 JOIN 操作时，需要考虑以下因素：

数据量：JOIN 操作涉及的数据量大小。
数据特性：数据是否有序、是否有乱序数据、是否有迟到数据等。
性能要求：对延迟和吞吐量的要求。
资源限制：内存和计算资源的限制。

Flink 的 JOIN 操作原理主要依赖于状态管理和时间戳（如 watermark）来处理数据的乱序和迟到问题。通过合理配置和优化，Flink 可以有效地处理大规模数据集的 JOIN 操作。

plough: 在我刚才提到的例子中，如果写成 Flink 代码，是怎样的？

kimi:

在您提到的例子中，假设您想要将用户订单表和用户收藏表进行 JOIN 操作，以创建一个包含用户订单和收藏信息的大宽表。以下是一个使用 Flink SQL 的示例，它展示了如何实现这个需求：

首先，您需要定义两个表的 schema，并通过合适的 connector 连接到数据源：

-- 定义用户订单表
CREATE TABLE user_orders (
    user_id INT,
    order_id STRING,
    product_id STRING,
    order_time TIMESTAMP(3),
    product_name STRING,
    product_price DECIMAL(10, 2),
    ... -- 其他订单相关字段
) WITH (
    'connector' = '...', -- 填写您的数据源 connector
    'scan.startup.mode' = '...',
    ... -- 其他 connector 配置参数
);

-- 定义用户收藏表
CREATE TABLE user_favorites (
    user_id INT,
    favorite_id STRING,
    product_id STRING,
    favorite_time TIMESTAMP(3),
    product_name STRING,
    product_price DECIMAL(10, 2),
    ... -- 其他收藏相关字段
) WITH (
    'connector' = '...', -- 填写您的数据源 connector
    'scan.startup.mode' = '...',
    ... -- 其他 connector 配置参数
);

然后，您可以使用 Flink SQL 的 JOIN 语句来合并这两个表：

-- 创建一个宽表，包含用户的订单和收藏信息
CREATE TABLE user_activity_wide AS
SELECT
    uo.user_id,
    uo.order_id AS order_id,
    uo.product_id AS ordered_product_id,
    uo.order_time AS order_time,
    uf.favorite_id AS favorite_id,
    uf.product_id AS favorited_product_id,
    uf.favorite_time AS favorite_time,
    uo.product_name AS ordered_product_name,
    uo.product_price AS ordered_product_price,
    uf.product_name AS favorited_product_name,
    uf.product_price AS favorited_product_price
FROM
    user_orders AS uo
JOIN
    user_favorites AS uf
ON
    uo.user_id = uf.user_id;

在这个例子中，user_orders 和 user_favorites 是两个数据流，它们通过 user_id 字段进行 JOIN。结果表 user_activity_wide 包含了每个用户的订单和收藏信息。

请注意，这个例子假设订单和收藏信息都是实时流入的流数据。如果这些数据是批处理数据或者存储在外部系统中，您可能需要使用不同的 connector 和配置。此外，您可能需要根据您的实际数据源和业务逻辑调整字段名和数据类型。

如果您需要在 Flink DataStream API 中实现类似的逻辑，您将需要编写自定义的函数来处理数据流，并将它们合并成宽表。这通常涉及到使用 ProcessFunction 或 KeyedProcessFunction 来处理事件时间或处理时间的逻辑，以及使用 CoProcessFunction 来处理两个流的 JOIN 操作。

plough:

我不太理解，假设两个数据源都是流数据，怎样完成 join 呢？join 的结果不会一直变化吗？

kimi:

当两个数据源都是流数据时，完成 JOIN 操作需要考虑流数据的特性，特别是数据可能无界和有序。在 Flink 中，有几种方法可以处理流数据的 JOIN，这些方法可以处理数据的实时到达、乱序到达以及状态管理。

如何完成 JOIN

窗口 JOIN：
- 将两个流的数据基于时间窗口进行 JOIN。例如，可以使用滚动窗口或滑动窗口来定义 JOIN 的时间范围。
- 窗口会定期计算结果，并输出在窗口结束时仍然匹配的记录。
时间戳和 Watermark：
- 为流数据定义时间戳和 Watermark，以便处理乱序数据。
- Watermark 是一个特殊的时间戳，表示在这个时间之前的数据都已经到达，可以用来触发事件处理。
状态管理：
- Flink 会为 JOIN 操作维护状态，状态中保存了流数据的记录。
- 当新的数据到达时，Flink 会使用状态中的记录和新数据进行 JOIN。

JOIN 结果的变化

在流处理中，JOIN 的结果确实可能会随着新数据的到来而变化。例如：

如果使用窗口 JOIN，当窗口滑动时，旧窗口的结果可能会被新的窗口结果覆盖。
如果数据乱序，当迟到的数据到达时，可能会影响之前已经计算的 JOIN 结果。

为了处理这种情况，Flink 提供了以下几种机制：

Retraction 机制：
- Flink 使用 Retract 流来处理更新和删除操作。
- 如果 JOIN 结果发生变化，Flink 会发送一个新的消息来更新或撤回之前的结果。
Event Time 语义：
- 使用事件时间来处理 JOIN，确保即使数据迟到，也能正确地计算 JOIN 结果。
状态 TTL：
- 可以为状态设置 TTL（Time To Live），过期的状态会被自动清理，从而避免状态无限增长。

示例代码

以下是一个简单的例子，展示了如何在 Flink 中使用 DataStream API 完成两个流数据的 JOIN：

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.assigners.TumblingEventTimeWindows;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.triggers.PurgingTrigger;

// 假设有两个流数据源
DataStream<Order> orderStream = ...;
DataStream<Favorite> favoriteStream = ...;

// 为两个流数据定义时间戳和 Watermark
orderStream.assignTimestampsAndWatermarks(...);
favoriteStream.assignTimestampsAndWatermarks(...);

// 将两个流数据进行 JOIN
KeyedStream<Order, Integer> keyedOrderStream = orderStream
    .keyBy(Order::getUserId);

KeyedStream<Favorite, Integer> keyedFavoriteStream = favoriteStream
    .keyBy(Favorite::getUserId);

DataStream<WideRow> joinedStream = keyedOrderStream
    .intervalJoin(favoriteStream)
    .between(Time.minutes(-5), Time.minutes(0)) // 设置 JOIN 的时间区间
    .process(new ProcessJoinFunction<Order, Favorite, WideRow>() {
        @Override
        public void processElement(
            Order order,
            Favorite favorite,
            Context ctx,
            Collector<WideRow> out) {
            // 实现 JOIN 的逻辑
            out.collect(createWideRow(order, favorite));
        }
    });

// 定义 PurgingTrigger 来清理状态
joinedStream.trigger(PurgingTrigger.of(TumblingEventTimeWindows.of(Time.minutes(1))));

// 输出 JOIN 结果
joinedStream.print();

在这个例子中，我们使用了 intervalJoin 方法来完成两个流数据的 JOIN，并通过 ProcessJoinFunction 实现了 JOIN 的逻辑。我们还定义了一个时间区间来处理乱序数据。

总之，处理流数据的 JOIN 需要考虑流数据的特性，如无界性、乱序性以及状态管理。Flink 提供了多种机制来确保即使在这些条件下也能正确地计算和更新 JOIN 结果。

plough: 假设是批处理的场景，Flink 是如何做到不需要加载全表，就能完成 JOIN 的？

kimi:

在 Flink 中，处理大规模数据集的 JOIN 操作时，Flink 能够高效地完成 JOIN 而不需要加载整个数据表的原因在于其先进的状态管理和优化算法。Flink 使用了多种 JOIN 算法，包括但不限于 Hash JOIN、Sort-Merge JOIN 和 Broadcast Hash JOIN。这些算法允许 Flink 在执行 JOIN 操作时，只处理必要的数据，而不是整个数据集。

Hash JOIN：Flink 会为较小的数据集构建一个哈希表，然后通过这个哈希表来快速查找和匹配较大的数据集中的记录。这种方式可以显著减少需要处理的数据量。
Sort-Merge JOIN：当两个数据集都已经预先排序时，Flink 可以使用 Sort-Merge JOIN 算法。这种算法通过合并排序的数据来实现 JOIN，避免了全表扫描。
Broadcast Hash JOIN：如果一个数据集足够小，Flink 可以选择将小数据集广播到所有节点，每个节点上的数据都会与本地的大数据集进行 JOIN 操作。
优化器 Hint：Flink 还提供了优化器 Hint 机制，允许用户给出关于数据集大小的提示，帮助优化器选择最合适的 JOIN 策略。
状态管理：Flink 的状态管理机制能够确保即使在数据量很大的情况下，也只需要维护必要的状态，而不是整个数据集的状态。
增量处理：Flink 能够增量地处理数据，这意味着它不需要一次性加载整个数据集，而是可以逐步处理数据流。
执行模式：Flink 支持流（STREAMING）和批（BATCH）两种执行模式。在批处理模式下，Flink 会将作业分解为可以顺序执行的阶段，这样可以在处理完一个阶段的数据后再加载下一个阶段的数据。

通过这些机制，Flink 能够有效地处理大规模数据集的 JOIN 操作，而无需加载整个数据表，从而提高了性能和资源利用率。

plough:

你说到，“如果一个数据集足够小”。我说的情况是，两个数据集都非常大

kimi:

在处理大规模数据集的 JOIN 操作时，Flink 提供了多种优化策略来避免加载整个数据表。以下是一些关键的优化技术：

分区（Partitioning）：Flink 会根据 JOIN 条件的键对数据进行分区，确保相关数据位于同一个分区中，从而减少需要扫描的数据量。
排序-合并（Sort-Merge）：如果数据已经预先排序，Flink 可以使用排序-合并算法来执行 JOIN 操作，这可以减少需要比较的数据对。
哈希 JOIN（Hash Join）：Flink 会为较小的数据集构建一个哈希表，然后通过这个哈希表来快速查找和匹配较大的数据集中的记录。
广播 JOIN（Broadcast Join）：如果一个数据集足够小，Flink 可以选择将小数据集广播到所有节点，每个节点上的数据都会与本地的大数据集进行 JOIN 操作。
状态管理：Flink 的状态管理机制能够确保即使在数据量很大的情况下，也只需要维护必要的状态，而不是整个数据集的状态。
增量处理：Flink 能够增量地处理数据，这意味着它不需要一次性加载整个数据集，而是可以逐步处理数据流。
优化器 Hint：Flink 还提供了优化器 Hint 机制，允许用户给出关于数据集大小的提示，帮助优化器选择最合适的 JOIN 策略。
执行模式：Flink 支持流（STREAMING）和批（BATCH）两种执行模式。在批处理模式下，Flink 会将作业分解为可以顺序执行的阶段，这样可以在处理完一个阶段的数据后再加载下一个阶段的数据。

通过这些机制，Flink 能够有效地处理大规模数据集的 JOIN 操作，而无需加载整个数据表，从而提高了性能和资源利用率。

plough:

按照我的理解，关键在于“根据 JOIN 条件的键对数据进行分区”。一个最小粒度的 join 计算，只要找到分区键的一个值在两个数据集中对应的所有数据即可完成。我猜测，Flink 内部，会逐步遍历分区键的所有值，拆分为小批次，每次用一到多个小批次的分区键值去数据源查询出对应的数据，然后分散到集群中做并行计算。我猜的对吗？

kimi:

您的理解是正确的，Flink 在处理大规模数据集的 JOIN 操作时，确实会采用类似的方法来优化性能和资源使用。以下是 Flink 处理 JOIN 操作的一些关键步骤：

分区（Partitioning）：Flink 会根据 JOIN 条件的键对数据进行分区，这是通过选择合适的分区策略来实现的。例如，可以使用哈希分区或范围分区，确保具有相同分区键的记录被分配到同一个子任务（subtask）中。
分区键的遍历：Flink 会逐步遍历分区键的所有值。在分布式环境中，这个过程是并行化的，每个分区键的值会被分配给集群中的不同节点。
数据检索：对于每个分区键的值，Flink 会从数据源中检索对应的数据。如果数据集很大，这个过程可能会涉及到从分布式文件系统（如 HDFS）或数据库中读取数据。
小批次处理：Flink 会将数据分成小批次（batches）进行处理。这些小批次可以并行地在集群的不同节点上处理，以提高效率。
分布式计算：一旦数据被检索并分发到集群中的不同节点，Flink 会并行地执行 JOIN 操作。这意味着每个节点都会处理分配给它的数据批次，并在本地执行 JOIN。
结果合并：JOIN 操作的结果会被收集并合并。在处理完所有的分区键值后，最终的结果会被输出。
状态管理：Flink 会管理状态以处理数据的乱序和迟到问题。状态可以是局部的（仅用于当前节点）或全局的（跨节点共享）。
容错机制：Flink 提供了 checkpoint 和 savepoint 等机制来保证作业的容错性。这意味着即使在节点故障的情况下，作业也能够从故障中恢复并继续执行。
资源调度：Flink 的资源管理器（ResourceManager）负责调度任务和分配资源，确保 JOIN 操作能够在集群中的可用资源上执行。

通过这些机制，Flink 能够有效地处理大规模数据集的 JOIN 操作，同时保持高性能和可扩展性。您的猜测是合理的，Flink 的确会将 JOIN 操作分解为更小的、可并行处理的任务，以优化整体的处理过程。

plough:

在使用 StarRocks 时，如果我对两张大表合理分区，例如用户订单表、用户收藏表，都按照用户id分区。然后我再做一个dws大宽表物化视图，按照分区滚动刷新。其本质，跟用 Flink 计算是类似的。只不过，使用物化视图时，消耗 StarRocks 集群的资源；使用 Flink 时，消耗 Flink 集群的资源（同时也对 StarRocks 有一定的查询压力，相对来说压力不是太大）。我的理解对吗？

kimi:

您的理解是正确的。在 StarRocks 中，通过合理分区，可以有效地控制数据的分布和 JOIN 操作的规模。当您创建一个物化视图时，StarRocks 会根据分区键来组织数据，这样在 JOIN 操作时，只需要处理与分区键值相关的数据批次，而不是整个表。这种方法可以显著减少数据的移动和计算资源的消耗。

使用物化视图时，确实会消耗 StarRocks 集群的资源，因为物化视图需要存储预计算的结果。但是，由于数据是预计算和存储的，当执行查询时，可以避免复杂的 JOIN 操作，从而加快查询速度。与此同时，Flink 集群在处理流数据时也会消耗资源，但如果您只是定期刷新物化视图，这种资源消耗是可以控制的。

在您的案例中，如果两个数据集都非常大，StarRocks 会根据分区键组织数据，并且只会在同一个分区内的数据进行 JOIN 操作。这意味着每次 JOIN 操作只涉及分区键值对应的数据子集，而不是整个数据集。这种方法可以有效地平衡资源消耗和查询性能。

此外，StarRocks 还提供了资源隔离功能，允许您通过设置资源组来限制查询对资源的消耗，实现多租户之间的资源隔离与合理利用。这可以帮助您更精细地控制资源使用，确保查询和导入任务不会相互影响。

总的来说，通过合理分区和使用物化视图，您可以在 StarRocks 中有效地处理大规模数据集的 JOIN 操作，同时通过资源隔离功能来优化资源使用。