还没整理好，别慌。

一，业务问题：

多个表关联join（涉及时间维度跨度很长），几乎等同于全量关联，这个时候flink sql join没法做，因为state会无线增大，然后OOM。

二，解决方案 ：

使用doris去做大宽表。

方案1，数据写入ods层，然后sql语句关联定时写入dws层，类似离线批处理。

这种就是替代hive离线计算的方案。

方案2,数据写入大宽表，利用doris特性。

https://cloud.baidu.com/doc/DORIS/s/3kmealtpc

1）创建doris大宽表 -Agg模型

可以尝试自己去创建一个表，相同的主键数据  后者字段值会覆盖前者，而不是想unqi模型一样是相同主键 整行数据替换。

2) 插入对应的数据

id是主键

 A流插入  id  a 

B流插入   id  b

C流插入  id  c

3）存在的问题，以及怎么解决

1，插入的流数据比如有相同的主键，如果是维表 要在插入之前同步为相同的主键字段

2，联合主键场景

三，flink cdc 写入doris

这个很简单，doris 目前支持flink sql 或者 flink cdc写入 直接调用stream load方式写入doris，官方有包。

四，不是很明白的地方。

主要是解决维表 生成主键的问题。

要先导入明细数据，然后再接入维表数据，维表数据去补全数据，然后再写入，在这个过程中肯定有个延迟。

我画了个图方便理解：

 

五，补充

Tidb 可以用hbase类似的代替，我也没用过tidb，成本太高。