FLINK SQL JOIN类型 一、REGULAR JOIN INNER JOIN:在流处理任务中只用两条流JOIN到才输出,+[L, R] LEFT JOIN:在流处理任务中,左流数据到达之后,不管有没有JOIN到右流数据都会输出(JOIN到:+[L, R],没有JOIN:+[L, NULL]),如果右流数据到达之后,发现左流有输出+[L, NULL],则会发起回撤,先输出-[L,...
Flink SQL 的维表 JOIN 语法引入了 Temporal Table 的标准语法,用于声明流数据关联的是维表哪个时刻的快照。需要注意是,目前原生 Flink SQL 的维表 JOIN仅支持事实表对当前时刻维表快照的关联(处理时间语义),而不支持事实表 rowtime 所对应的维表快照的关联(事件时间语义)。 --事实表 CREATE TABLE Orders ( ord...
常规JOIN 支持 INNER、LEFT、RIGHT 等多种 JOIN 类型。其中 INNER JOIN 只会下发 Upsert 数据流(即只有更新和插入,没有删除操作),而 LEFT 和 RIGHT JOIN 则会下发更多类型的 Changelog 数据流(包含了插入、更新、删除等各种类型)。对于各类数据流的区别和转化,请参见 Flink 官方文档:动态表。 常规JOIN 运行时...
inner join: 保留左表关联数据和右边关联数据 cross join: 保留左表和右表数据笛卡尔积 基于关联键值逐行关联匹配,过滤表数据并生成最终结果,提供给下游数据分析使用。 就此打住,关于数据库SQL中的JOIN原理不再多赘述,感兴趣的话大家可自行研究,下面我们将目光转移到大数据领域看看吧。 1.2 离线场景下的JOIN 假设存在...
join() coGroup() intervalJoin() join() join() 算子提供的语义为"Window join",即按照指定字段和(滚动/滑动/会话)窗口进行 inner join,支持处理时间和事件时间两种时间特征。 paymentInfo_ds.join(orderInfo__ds) .where(_.order_id) .equalTo(_.order_id) ...
Table Function:自定义函数的表字段的列转行,支持 Inner Join 和 Left Outer Join 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。离线数仓可以说基...
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...
可以看到,时间区间 JOIN是在 SQL 的WHERE条件里限定了关联的时间区间,因此要求输入的两个表都必须有时间戳字段且将该时间戳字段用作WATERMARK FOR语句指定的时间字段。如果表实在没有时间戳字段,则可以使用PROCTIME()函数来生成一个处理时间戳。 特别注意:请不要直接使用未定义 WATERMARK 或 PROCTIME() 的原始 TIME...
应用场景(支持 Batch\Streaming):这个其实和 Array Expansion 功能类似,但是 Table Function 本质上是个 UDTF 函数,和离线 Hive SQL 一样,我们可以自定义 UDTF 去决定列转行的逻辑 第一种: Inner Join Table Function:如果 UDTF 返回结果为空,则相当于 1 行转为 0 行,这行数据直接被丢弃 ...
Flink SQL 支持 LEFT JOIN 和 INNER JOIN 的维表关联。如上语法所示的,维表 JOIN 语法与传统的 JOIN 语法并无二异。只是 Products 维表后面需要跟上FOR SYSTEM_TIME AS OF PROCTIME()的关键字,其含义是每条到达的数据所关联上的是到达时刻的维表快照,也就是说,当数据到达时,我们会根据数据上的 key 去查询...