Temporal Join 定义(支持 Batch\Streaming):Temporal Join 在离线的概念中其实是没有类似的 Join 概念的,但是离线中常常会维护一种表叫做 拉链快照表,使用一个明细表去 join 这个 拉链快照表 的 join 方式就叫做 Temporal Join。而 Flink SQL 中也有对应的概念,表叫做 Versioned Table,使用一个明细表去 join 这个...
full join tbl_order_product t2 on t1.order_id = t2.order_id ; 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. Outer Join会产生回撤流,source端可以是Kafka SQL Connector也可以是Upsert-kafka SQL Connector,也可以...
join 两侧的数据都是无边界的数据流,所以缓存数据集对长时间 job 来说,存储和查询压力很大,另外双流的到达时间可能不一致,造成 join 计算结果准确度不够;因此,Flink SQL 提供了多种 join 方法,来帮助用户应对各种 join 场景。
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 ⭐ Lookup Join:流与外部维表的...
Table Function:自定义函数的表字段的列转行,支持 Inner Join 和 Left Outer Join。 1、Regular Join Regular Join 定义(支持 Batch\Streaming):Regular Join 其实就是和离线 Hive SQL 一样的 Regular Join,通过条件关联两条流数据输出。 应用场景:Join 其实在我们的数仓建设过程中应用是非常广泛的。离线数仓可以说...
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。Lookup Join:流与外部维表的 Join。Array Expansi...
[LEFT/INNER/FULL OUTER] JOIN t2 ON t1.column1 = t2.key-name1 使用场景:离线场景和小数据量场景 根据小节 1 中的数据,我们来做一个简单的 regular join,将 click 流和曝光流根据 impressionId 进行 regualr join,输出广告位和 impressionId,具体 SQL语句如下所示: ...
在阿里云 Flink SQL 中,可以实现多流 join,也可以同时 join 多张表。具体来说,可以使用 JOIN 子句来实现多流 join,使用 INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN 或者FULL OUTER JOIN 等关键字来指定不同的 join 类型。 例如,下面的示例代码演示了如何同时 join 三张表: SELECT * FROM table1 INNER JOIN table2...
SELECT columns FROM t1 [AS <alias1>] [LEFT/INNER/FULL OUTER] JOIN t2 ON t1.column1 = t2.key-name1 使用场景:离线场景和小数据量场景 根据小节 1 中的数据,我们来做一个简单的 regular join,将 click 流和曝光流根据 impressionId 进行 regualr join,输出广告位和 impressionId,具体 SQL语句如下所...
SELECTcolumnsFROMt1 [AS<alias1>] [LEFT/INNER/FULLOUTER]JOINt2ONt1.column1 = t2.key-name1 使用场景:离线场景和小数据量场景 根据小节 1 中的数据,我们来做一个简单的 regular join,将 click 流和曝光流根据 impressionId 进行 regualr join,输出广告位和 impressionId,具体 SQL语句如下所示: ...