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...
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,...
它的语法树、优化后的物理计划,以及最终执行计划(红框标明的是 JOIN 部分)如下,可以看到算子已经由之前的 Join 变成了 IntervalJoin: Interval Join 计划 在运行时,Flink 会调用org.apache.flink.table.runtime.operators.join.interval.TimeIntervalJoin执行具体的关联操作,具体的 JOIN 逻辑在org.apache.flink.table....
Inner Join(Inner Equal Join):流任务中,只有两条流 Join 到才输出,输出+[L, R]。 Left Join(Outer Equal Join):流任务中,左流数据到达之后,无论有没有 Join 到右流的数据,都会输出(Join 到输出+[L, R],没 Join 到输出+[L, null]),如果右流之后数据到达之后,发现左流之前输出过没有 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...
离线Batch SQL Join 的实现 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。 Nested-loop Join 最为简单直接,将两个数据集加载到内存,并用内嵌遍历的方式来逐个比较两个数据集内的元素是否符合 Join 条件。Nested-loop Join 虽然时...
Flink SQLJOIN Flink也支持了非常多的数据 Join 方式,主要包括以下三种: 动态表(流)与动态表(流)的 Join 动态表(流)与外部维表(比如 Redis)的 Join 动态表字段的列转行(一种特殊的 Join) 细分Flink SQL 支持的 Join: Regular Join:流与流的 Join,包括 Inner Equal Join、Outer Equal Join ...
实时Streaming SQL Join 相对于离线的 Join,实时 Streaming SQL(面向无界数据集的 SQL)无法缓存所有数据,因此 Sort-Merge Join 要求的对数据集进行排序基本是无法做到的,而 Nested-loop Join 和 Hash Join 经过一定的改良则可以满足实时 SQL 的要求。
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。 AI检测代码解析 paymentInfo_ds.join(orderInfo__ds) .where(_.order_id) ...
背景及应用场景介绍:博主期望你能了解到,flink sql 提供了轻松访问外部存储的 lookup join(与上节不同,上节说的是流与流的 join)。lookup join 可以简单理解为使用 flatmap 访问外部存储数据然后将维度字段拼接到当前这条数据上面 来一个实战案例:博主以曝光用户日志流关联用户画像(年龄、性别)维表为例介绍 lookup...