RIGHT INTERVAL JOIN:处理逻辑和LEFT INTERVAL JOIN类似 FULL INTERVAL JOIN:流任务中,左流或者右流的数据到达之后,如果没有 Join 到另外一条流的数据,就会等待(左流放在左流对应的 State 中等,右流放在右流对应的 State 中等),如果之后另一条流数据到达之后,发现能和刚刚那条数据 Join 到,则会输出+[L, R]。
Inner Interval Join:流任务中,只有两条流 Join 到(满足 Join on 中的条件:两条流的数据在时间区间 + 满足其他等值条件)才输出,输出 +[L, R] 第二种: Left Interval Join:流任务中,左流数据到达之后,如果没有 Join 到右流的数据,就会等待(放在 State 中等),如果之后右流之后数据到达之后,发现能和刚刚那...
满足数据流stream2在数据流stream1的 interval(low, high)偏移区间内关联join。interval越大,关联上的数据就越多,超出interval的数据不再关联。 实现原理:interval join也是利用Flink的state存储数据,不过此时存在state失效机制ttl,触发数据清理操作。 这里再引出一个问题: state的ttl机制需要怎么设置?不合理的ttl设置会...
使用flink interval join里面的left join,会出现极个别数据没有关联上,这个怎么处理哈?用的是flink sql(1.17.1版本)真的很搞笑 2024-01-17 12:37:01 111 0 发布于黑龙江 举报飞天免费试用计划 领取免费云资源,开启云上实践第一步 实时计算 Flink 版 5000CU*H 3个月 额度3个月内有效 立即试用1 条回答 ...
一般来说,我们遇到的join场景有普通的join、left join、righr join等等,结合这几种场景来简单讲一下。 join的前提操作操作是指定了watermarks,保证数据在一定时间内满足条件的join。 windowJoin 通过窗口,匹配在这一个时间窗口内的,实现方式较简单。 使用模版 ...
Left Interval Join:流任务中,左流数据到达之后,如果没有 Join 到右流的数据,就会等待(放在 State 中等),如果之后右流之后数据到达之后,发现能和刚刚那条左流数据 Join 到,则会输出 +[L, R]。事件时间中随着 Watermark 的推进(也支持处理时间)。如果发现发现左流 State 中的数据过期了,就把左流中过期的...
1、Interval Join 概述 在之前的Join算子中,一般使用的是coGroup算子,因为一个算子可以提供多种语义,但是也是有一些弊端的。因为coGroup只能实现在同一个窗口的两个数据流之间进行join,在实际的计算过程中,往往会遇到当req发生时,resp迟迟无法响应,这个时候,就会出现一个跨窗口的问题。也就是说经常会出现数据乱序,或者...
Interval Join 几种方式,需要注意 Interval Join 不会产生回撤流: Inner Join:只有两条流 Join 到才输出,输出 +[L, R] Left Join:和 Regular Join 不同,左流数据到达之后,如果没有 Join 到右流的数据,就会等待(放在 State 中等),如果之后右流之后数据到达之后,发现能和刚刚那条左流数据 Join 到,这时输出...
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。
regular join:即 left join,right join,full join,inner join 维表lookup join:维表关联 temporal join:快照表 join interval join:两条流在一段时间区间之内的 join array 炸开:列转行 table function join:通过 table function 自定义函数实现 join(类似于列转行的效果,或者说类似于维表 join 的效果) ...