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...
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] 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),如果右流之后数据到达,发现能和刚刚那条左流数据 ...
与窗口联结不同的是,interval join做匹配的时间段是基于流中数据的,所以并不确定;而且流B中的数据可以不只在一个区间内被匹配。 2、间隔联结的调用 间隔联结在代码中,是基于KeyedStream的联结(join)操作。DataStream在keyBy得到KeyedStream之后,可以调用.intervalJoin()来合并两条流,传入的参数同样是一个KeyedStream,...
Flink双流JOIN主要分为两大类。一类是基于原生State的Connect算子操作,另一类是基于窗口的JOIN操作。其中基于窗口的JOIN可细分为window join和interval join两种。 实现原理:底层原理依赖Flink的State状态存储,通过将数据存储到State中进行关联join, 最终输出结果。
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...
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,就把左流中过期的数据...
⭐ 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...
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 12:37:01 145 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...
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。