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...
不论是INNER JOIN还是OUTER JOIN 都需要对左右两边的流的数据进行保存,JOIN算子会开辟左右两个State进行数据存储,左右两边的数据到来时候,进行如下操作: LeftEvent到来存储到LState,RightEvent到来的时候存储到RState; LeftEvent会去RightState进行JOIN,并发出所有JOIN之后的Event到下游; RightEvent会去LeftState进行JOIN,...
所以能够看出,coGroup 操作比窗口的 join 更加通用,不仅可以实现类似 SQL 中的“内连接”(inner join),也可以实现左外连接(left outer join)、右外连接(right outer join)和全外连接(full outer join)。事实上,窗口 join 的底层,也是通过 coGroup 来实现的。 下面是一段 coGroup 的示例代码: import org.apache...
1.CROSS JOIN(AB的笛卡尔积/交叉联接) 省略写法为join,由于其返回的结果为被连接的两个数据表的乘积,因此当有WHERE, ON或USING条件的时候一般不建议使用,因为当数据表项目太多的时候,会非常慢。 2.outer join a)left join(左联接) 返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录。 b)right join(右联接...
Outer Join是一种更加宽松的Join方式,它会将两个数据流中满足特定条件的元素进行关联,并且会保留未匹配的元素。在Flink中,可以使用`leftOuterJoin`、`rightOuterJoin`或`fullOuterJoin`等方法来实现Outer Join操作。Outer Join适用于需要保留未匹配元素的场景,例如在关联用户信息和订单信息时,需要保留未下单的用户或未...
Flink SQL 的左连接使用方式与 ANSI SQL 语法一致，但在连接条件上仅支持“相等”，例如 a.id = b.id。探讨“flink的leftOuterJoin与SQL左连接的区别”，实际上涉及的是流模式下Flink SQL Join与批处理模式下SQL Join的差异。流模式下的Flink SQL Join是基于无限数据集的连接操作。在执行双流 Join ...
INNER JOIN - 内连接,返回满足条件的记录; OUTER JOIN LEFT - 返回左表所有行,右表不存在补NULL; RIGHT - 返回右表所有行,左边不存在补NULL; FULL - 返回左表和右表的并集,不存在一边补NULL; SELF JOIN -自连接,将表查询时候命名不同的别名。
Flink SQL 的 Left Outer Join 的 'on' 条件的表示方法 和 ANSI SQL 的语法是一致。不过，Flink SQL 的 Inner Join 和 Outer Join 的连接条件只支持“相等”这一种，e.g.,a.id= b.id.至于 “flink的leftOuterJoin（左连接）和SQL的左连接有什么不同”，我想你指的是流模式下的Flink SQL 的Join 和 ...
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...
https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-master/docs/dev/table/sql/queries/window-join/#innerleftrightfull-outer PFB query that will be sent as a kafka sink output table: SELECT cdr.org_id orgid, cdr.cluster_id clusterid, cdr.c_id cid, MIN(scalarGradeFunc(cmr.m...