游龙战神|连载：阿里巴巴大数据实践—实时技术( 四 ) 数据价值是具有时效性的

在有些业务场景下，可以关联T-1的数据，但T-1的数据是不全的。比如在T-1的晚上22:00点开始对维表进行加工处理，在零点到达之前，有两个小时可以把数据准备好，这样就可以在T的时候关联T-1的数据了，但是会缺失两个小时的维表变更过程。
另外，由于实时任务是常驻进程的，因此维表的使用分为两种形式。
全量加载：在维表数据较少的情况下，可以一次性加载到内存中，在内存中直接和实时流数据进行关联，效率非常高。但缺点是内存一直占用着，并且需要定时更新。例如：类目维表，每天只有几万条记录，在每天零点时全量加载到内存中。
增量加载：维表数据很多，没办法全部加载到内存中，可以使用增量查找和LRU过期的形式，让最热门的数据留在内存中。其优点是可以控制内存的使用量；缺点是需要查找外部存储系统，运行效率会降低。例如：会员维表，有上亿条记录，每次实时数据到达时，去外部数据库中查询，并且把查询结果放在内存中，然后每隔一段时间清理一次最近最少使用的数据，以避免内存溢出。
在实际应用中，这两种形式根据维表数据量和实时性能要求综合考虑来选择使用。注：本书中出现的部分专有名词、专业术语、产品名称、软件项目名称、工具名称等，是淘宝（中国）软件有限公司内部项目的惯用词语，如与第三方名称雷同，实属巧合。
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