是的,在使用 Flink SQL CDC 进行 left join 时,可能会遇到少数据问题。这通常是由以下原因引起的: 数据延迟:CDC connectors 从源数据库读取数据并将其转换为 Flink 记录流。在某些情况下,由于网络延迟或源数据库的处理速度较慢,某些记录可能无法及时到达 Flink 作业。这可能会导致 left join 缺少某些记录。 乱序...
INSERT INTO temp_table SELECT * FROM right_table WHERE key NOT IN (SELECT key FROM left_table); SELECT left_table.field, temp_table.field FROM left_table LEFT JOIN temp_table ON left_table.key = temp_table.key; 根据业务需求调整数据处理逻辑:如果以上方法都无法解决问题,可以考虑根据实际业务...
目录1 介绍2 Window Join3 Interval Join4 代码演示5 代码演示 1 介绍 双流Join是Flink面试的高频问题。一般情况下说明以下几点就可以hold了: ⚫ Join大体分类只有两种:Window Join和Interval Join。 ✓ Window Join又可以根据Window...
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...
order_id as '订单id' from dwd_order_info_pfd a right join dwd_order_detail_pfd b on a.id = b.order_id 这是一段很简单的SQL代码,就不详细展开叙述了。此处主要引出SQL中的JOIN类型,这里用到的是 right join , 即右连接。 left join: 保留左表全部数据和右表关联数据,右表非关联数据置NULL ...
这里是模拟将两个Socket流使用事件时间进行5秒滚动窗口Left Outer join后,延迟数据被丢失的场景,延迟数据没有被正常输出。 1. 代码 object MyCoGroupJoin { def main(args: Array[String]): Unit = { // 创建环境变量 val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment ...
以下图简单的 Join Query 为例介绍 Join 相关的优化:该 Query 将被翻译成 Regular Join(也常被称为双流 Join),其 State 会保留 left 端和 right 端所有的数据。当数据集较大时,Join State 也会非常大,在生产中可能会造成严重的性能问题。优化 Join State 是流计算非常重要的内容。
coGroup() 算子实现left/right outer join，需要开窗，CoGroupFunction比JoinFunction更灵活，可以按照用户指定逻辑匹配左流和/或右流的数据并输出。以下例子实现了点击流left join订单流的功能，采用nested loop join思想。intervalJoin() 算子 join() 和coGroup()都是基于窗口进行关联的。但在某些情况下，...
只有inner join 肯定还不够,如何实现 left/right outer join 呢?答案就是利用 coGroup() 算子。它的调用方式类似于 join() 算子,也需要开窗,但是 CoGroupFunction 比 JoinFunction 更加灵活,可以按照用户指定的逻辑匹配左流和/或右流的数据并输出。 以下的例子就实现了点击流 left join 订单流的功能,是很朴素的...