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]。
【Flink】第十一篇:join 之 interval join 继以上 Flink Join 两篇文章之后探讨最后一类Flink的Join:temporal join。 传统join 方式 传统的离线 Batch SQL (面向有界数据集的 SQL) 有三种基础的实现方式,分别是 Nested-loop Join、Sort-Merge Join 和 Hash Join。 1. Nested-loop Join 最为简单直接,将两个数据...
不在同一个窗口中的数据无法join,这个问题flink官方提供了另外一种join的方式,也就是interval join。他的核心思想就是,将两个流通过keyed分区。然后,按照key 在一个相对的时间段内进行Join。 Interval join用一个公共键连接两个流的元素(我们现在称它们为A&B),其中流B的元素的时间戳位于流A中元素的时间戳的相对...
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 ...
书接上文,上文介绍了曝光流在关联点击流时,使用 flink sql regular join 存在的 retract 问题。 本文介绍怎么使用 flink sql interval join 解决这些问题。 3.来一个实战案例 flink sql 知其所以然(十二):流 join 很难嘛???(上) 看看上节的实际案例,来看看在具体输入值的场景下,输出值应该长啥样。
Flink SQL join 之 interval join Flink SQL join 之 temproal table join 总结 01 数据准备 一般来说大部分公司的实时的数据是保存在 kafka,物料数据保存在 MySQL 等类似的关系型数据库中,根据 Flink SQL 提供的 Kafka/JDBC connector,我们先注册两张 Flink Kafka Table 以及注册一张 Flink MySQL Table,明细建...
准确来说,flink sql怎么从sql最后生成 streamoperator。 这里可以直接看逻辑计划StreamPhysicalIntervalJoin /* * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one * or more contributor license agreements. See the NOTICE file * distributed with this work for additional information ...
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。
SQL 语义: 详细的 SQL 语义案例可以参考: flink sql 知其所以然(十二):流 join 很难嘛???(上)。 flink sql 知其所以然(十三):流 join 很难嘛???(下)。 2、Interval Join(时间区间 Join) Interval Join 定义(支持 Batch\Streaming):Interval Join 在离线的概念中是...
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...