Array Expansion:表字段的列转行,类似于 Hive 的 explode 数据炸开的列转行 Table Function:自定义函数的表字段的列转行,支持 Inner Join 和 Left Outer Join Regular Join 写法上和传统数据库没有区别,关联条件支持等值和非等值Join,有Inner Join 和 Outer Join(Left Join、Right Join、FULL JOIN) 有人问我为什...
ReceiptEvent( dataArray(0).trim, dataArray(1).trim, dataArray(2).toLong ) }) .assignAscendingTimestamps(_.eventTime * 1000L) //todo: 4、将2个事件流进行window join val result: DataStream[(OrderEvent, ReceiptEvent)] = orderEventStream.join(receiptEventStream) .where(_.txId) ....
Window Join又可以根据Window的类型细分出3种: Tumbling Window Join、Sliding Window Join、Session Widnow Join; Windows类型的join都是利用window的机制,先将数据缓存在Window State中,当窗口触发计算时,执行join操作; interval join也是利用state存储数据再处理,区别在于state中的数据有失效机制,依靠数据触发数据清理; ...
stream.join(otherStream) .where(<KeySelector>) .equalTo(<KeySelector>) .window(<WindowAssigner>) .apply(<JoinFunction>) 1. 2. 3. 4. 5. class InnerWindowJoinFunction extends JoinFunction[Obj1, Obj2, Obj3] { override def join(first: Obj1, second: Obj2): Obj3 = { Obj3(first.ele...
⭐ Array Expansion:表字段的列转行,类似于Hive的 explode 数据炸开的列转行 ⭐ Table Function:自定义函数的表字段的列转行,支持 Inner Join 和 Left Outer Join 1.Regular Join ⭐ Regular Join 定义(支持 Batch\Streaming):Regular Join 其实就是和离线 Hive SQL 一样的 Regular Join,通过条件关联两条流...
因为上面说的这几种 Join 都是流与流之间的 Join,而 Lookup Join 是流与 Redis,Mysql,HBase 这种存储介质的 Join。Lookup 的意思就是实时查找,而实时的画像数据一般都是存储在 Redis,Mysql,HBase 中,这就是 Lookup Join 的由来 <5th>.Array Expansion组...
细分Flink SQL 支持的 Join: Regular Join:流与流的 Join,包括 Inner Equal Join、Outer Equal Join。Interval Join:流与流的 Join,两条流一段时间区间内的 Join。Temporal Join:流与流的 Join,包括事件时间,处理时间的 Temporal Join,类似于离线中的快照 Join。Lookup Join:流与外部维表的 Join。Array Expansi...
1. 程序代码 object MyCoGroupJoin { def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建环境变量 val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 指定事件时间 env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.EventTime)// 创建Socket源数据流，内容格式 "时间戳 单词"val...
Lookup Table Join 其中中间留下两个问题,供大家思考,可留言一起讨论? 查找关联 查找关联就是在主流数据中直接访问外部数据(mysql,redis,impala ...)去根据主键或者某种关键条件去关联取值。 适合: 维表数据量大,但是主数据不大的业务实时计算。 缺点:数据量大的时候,会给外部数据源库带来很大的压力,因为某条数...
背景及应用场景介绍:博主期望你能了解到,flink sql 提供的丰富的 join 方式(总结 6 种:regular join,维表 join,快照 join,interval join,array 拍平,table function)对我们满足需求提供了强大的后盾, 这 6 种 join 中涉及到流与流的 join 最常用的是 regular join 以及 interval join,本节主要介绍 interval ...