下面我们一起看一下如何实现上图所示的滚动窗口 Join: 代码语言:javascript 复制 // 绿色流DataStream<Tuple3<String,String,String>>greenStream=greenSource.map(newMapFunction<String,Tuple3<String,String,String>>(){@OverridepublicTuple3<String,String,String>map(String str)throws Exception{String[]params=st...
Flink DataStream API中内置有两个可以根据时间条件对数据流进行Join的算子:基于间隔的Join和基于窗口的Join。本节我们会对它们进行介绍。 如果Flink内置的Join算子无法表达所需的Join语义,那么你可以通过CoProcessFunction、BroadcastProcessFunction或KeyedBroadcastProcessFunction实现自定义的Join逻辑。 注意,你要设计的Join算...
Flink DataStream API 为用户提供了3个算子来实现双流 join,分别是:1、join();2、coGroup();3、intervalJoin() 在数据库中的静态表上做 OLAP 分析时,两表 join 是非常常见的操作。同理,在流式处理作业中,有时也需要在两条流上做 join 以获得更丰富的信息。Flink DataStream API 为用户提供了3个算子来实现...
// 1. 获取运行环境finalStreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// 2. 加载数据源DataStream<Person> flintstones = env.fromElements(newPerson("Fred",35),newPerson("Wilma",35),newPerson("Pebbles",2));// 3. 数据处理操作DataStream<Person> adults = flintstones....
本文使用 Flink CDC 最新版本 2.2 及 Flink 1.14 版本通过 Java DataStream API 做 双流 Join 案例。 双流Join 大致流程: 双流Join案例具体划分有: 时间窗口联结 处理事件窗口联结 处理时间窗口 内联结 案例 处理时间窗口 外联结 案例 事件时间窗口联结 事件时间窗口 内联结 案例 事件时间窗口 外联结 案例 间隔联结...
Flink 双流 Join 的3种操作示例 简介:在数据库中的静态表上做 OLAP 分析时,两表 join 是非常常见的操作。同理,在流式处理作业中,有时也需要在两条流上做 join 以获得更丰富的信息。Flink DataStream API 为用户提供了3个算子来实现双流 join,分别是:1、join();2、coGroup();3、intervalJoin()...
《Flink重点难点:时间、窗口和流Join》 《Flink重点难点:网络流控和反压》 Flink官方文档中公开的信息 1 Join 的概念 在阅读之前请一定要先了解: 数据流操作的另一个常见需求是对两条数据流中的事件进行联结(connect)或Join。Flink DataStream API中内置有两个可以根据时间条件对数据流进行Join的算子:基于间隔的Join...
Flink 双流 Join 的3种操作示例 在数据库中的静态表上做 OLAP 分析时,两表 join 是非常常见的操作。同理,在流式处理作业中,有时也需要在两条流上做 join 以获得更丰富的信息。Flink DataStream API 为用户提供了3个算子来实现双流 join,分别是:
在数据库中的静态表上做OLAP分析时,两表join是非常常见的操作。同理,在流式处理作业中,有时也需要在两条流上做join以获得更丰富的信息。Flink DataStream API为用户提供了3个算子来实现双流join,分别是: join() coGroup() intervalJoin() 本文举例说明它们的使用方法,顺便聊聊比较特殊的interval join的原理。
Flink 双流 Join 的3种操作示例 在数据库中的静态表上做 OLAP 分析时,两表 join 是非常常见的操作。同理,在流式处理作业中,有时也需要在两条流上做 join 以获得更丰富的信息。Flink DataStream API 为用户提供了3个算子来实现双流 join,分别是: