3、使用proess 实现 ProcessJoinFunction 入参是 两个流的类型和出参的类型,IntervalJoined left.connect(right).keyBy(keySelector1,keySelector2) 因为left.connect(right)返回的是 ConnectedStreams, keySelector1/2是指demo中两个数据流的keyBy条件,类似与flinksql join中的 on换类了,现在是IntervalJoinOperator...
水位线可以看作一条特殊的数据记录,它是插入到数据流中的一个标记点,主要内容就是一个时间戳,用来指示当前的事件时间。而它插入流中的位置,就应该是在某个数据到来之后,这样就可以从这个数据中提取时间戳,作为当前水位线的时间戳了。 有序流中的水位线 在理想状态下,数据应该按照它们生成的先后顺序、排好队进入...
Time.milliseconds(1)/* slide */)).apply(newJoinFunction<Integer,Integer,String>(){@OverridepublicStringjoin(Integerfirst,Integersecond){returnfirst+","+second;}});
为了应对这样的需求,Flink提供了一种叫作“间隔联结”(interval join)的合流操作。顾名思义,间隔联结的思路就是针对一条流的每个数据,开辟出其时间戳前后的一段时间间隔,看这期间是否有来自另一条流的数据匹配。 1、间隔联结的原理 间隔联结具体的定义方式是,我们给定两个时间点,分别叫作间隔的“上界”(upperBoun...
在上一篇的分析【Flink DataStream中CoGroup实现原理与三种 join 实现】中基于DataStream的join只能实现在同一个窗口的两个数据流之间进行join, 但是在实际中常常是会存在数据乱序或者延时的情况,导致两个流的数据进度不一致,就会出现数据跨窗口的情况,那么数据就无法在同一个窗口内join。flink 基于KeyedStream提供了一种...
FlinkSQL的regular join(inner、left、right),左右表的数据都会一直保存在状态里,不会清理!要么设置TTL,要么使用FlinkSQL的interval join(超过join时间区间一定时间后会自行清理状态)。 使用Top-N语法进行去重,重复数据的出现一般都位于特定区间内(例如一小时或一天内),过了这段时间之后,对应的状态就不再需要了。
interval join 支持INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL OUTER JOIN 左右流都会触发结果更新 State 自动清理,根据时间区间保留数据 输出流保留时间属性 interval join 其实就是一种开窗的 regular join,他由flink自身维护状态缓存Row无限增大的问题。
Flink Join大体分类有两种,Window Join和Interval Join (1)Window Join:必须要在一个window中进行join Window Join根据Window的类型分为3种:Tumbling Window Join、Sliding Window Join、Session Window Join,Window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。 (2)In...
flink合并kafka多个topic数据流的时间窗口,有些实用,但用flink SQL应该更简单,用代码,便于了解机制原理。 一,代码 packageorg.bbk.flinkimportjava.util.Propertiesimportorg.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchemaimportorg.apache.flink.api.scala.createTypeInformationimportorg.apache.flink.streaming.ap...
Flink中基于DataStream的join,只能实现在同一个窗口的两个数据流进行join,但是在实际中常常会存在数据乱序或者延时的情况,导致两个流的数据进度不一致,就会出现数据跨窗口的情况,那么数据就无法在同一个窗口内join。 Flink基于KeyedStream提供的interval join机制,intervaljoin 连接两个keyedStream, 按照相同的key在一个相...